Conversão de minimax com alfa beta poda para negamax
Eu escrevi umminimax algoritmo compoda alfa beta para o jogo Damas, e agora eu estou tentando reescrevê-lo usando onegamax abordagem. Estou esperando que os dois sejam equivalentes, já que o negamax é apenas uma técnica para escrever o minimax. Mas, por algum motivo, meus dois algoritmos se comportam de maneira diferente. Quando eu corro os dois na mesma entrada, a versão negamax parece avaliar mais estados, então acho que algo deve estar errado com a poda alfa beta.
O código abaixo mostra os dois algoritmos (minimax
enegamax
funções) e na parte inferiorplay
função da qual eu os chamo. oevaluate
function é a heurística básica que eu uso para avaliar estados em ambos os algoritmos.
Qualquer ajuda com a identificação do erro seria muito appriciated.
#include "player.hpp"
#include <algorithm>
#include <limits>
#include <cstdlib>
namespace checkers
{
int evaluatedStates = 0;
int evaluate(const GameState &state)
{
// FIXME: Improve heuristics.
int redScore = 0;
int whiteScore = 0;
int piece = 0;
for (int i = 1; i <= 32; ++i)
{
piece = state.at(i);
if (piece & CELL_RED) {
++redScore;
if (piece & CELL_KING)
redScore += 2; // King bonus.
} else if (piece & CELL_WHITE) {
++whiteScore;
if (piece & CELL_KING)
whiteScore += 2; // King bonus.
}
}
return state.getNextPlayer() == CELL_RED ? whiteScore - redScore : redScore - whiteScore;
}
int minimax(const GameState &state, int depth, int a, int b, bool max)
{
if (depth == 0 || state.isEOG()) {
++evaluatedStates;
return evaluate(state);
}
std::vector<GameState> possibleMoves;
state.findPossibleMoves(possibleMoves);
if (max) {
for (const GameState &move : possibleMoves) {
a = std::max(a, minimax(move, depth - 1, a, b, false));
if (b <= a)
return b; // β cutoff.
}
return a;
} else {
for (const GameState &move : possibleMoves) {
b = std::min(b, minimax(move, depth - 1, a, b, true));
if (b <= a)
return a; // α cutoff.
}
return b;
}
}
int negamax(const GameState &state, int depth, int a, int b)
{
if (depth == 0 || state.isEOG()) {
++evaluatedStates;
return evaluate(state);
}
std::vector<GameState> possibleMoves;
state.findPossibleMoves(possibleMoves);
for (const GameState &move : possibleMoves) {
a = std::max(a, -negamax(move, depth - 1, -b, -a));
if (b <= a)
return b; // β cutoff.
}
return a;
}
GameState Player::play(const GameState &pState, const Deadline &pDue)
{
GameState bestMove(pState, Move());
std::vector<GameState> possibleMoves;
pState.findPossibleMoves(possibleMoves);
int a = -std::numeric_limits<int>::max();
int b = std::numeric_limits<int>::max();
for (const GameState &move : possibleMoves) {
int v = negamax(move, 10, a, b);
//int v = minimax(move, 10, a, b, false);
if (v > a) {
a = v;
bestMove = move;
}
}
std::cerr << "Evaluated states: " << evaluatedStates << std::endl;
return bestMove;
}
/*namespace checkers*/ }