阿尔法贝塔剪枝_决策树剪枝的策略_阿尔法贝塔剪枝示例

?一种基于剪枝（α-βcut-off）的深度优先搜索（depth-firstsearch）。?将走棋方定为MAX方，因为它选择着法时总是对其子节点的评估值取极大值，即选择对自己最为有利的着法；?将应对方定为MIN方，因为它走棋时需要对其子节点的评估值取极小值，即选择对走棋方最为不利的、最有钳制作用的着法。

阿尔法贝塔剪枝?在对博弈树采取深度优先的搜索策略时，从左路分枝的叶节点倒推得到某一层MAX节点的值，可表示到此为止得以“落实”的着法最佳值，记为α。阿尔法贝塔剪枝?显然此值可作为MAX方着法指标的下界。?在搜索此MAX节点的其它子节点，即探讨另一着法时，如果发现一个回合（2步棋）之后评估值变差，即孙节点评估值低于下界α值，则便可以剪掉此枝（以该子节点为根的子树），即不再考虑此“软着”的延伸。

?此类剪枝称为α剪枝。?同理，由左路分枝的叶节点倒推得到某一层MIN节点的值，可表示到此为止对方着法的钳制值，记为β。?显然此β值可作为MAX方无法实现着法指标的上界。?在搜索该MIN节点的其它子节点，即探讨另外着法时，如果发现一个回合之后钳制局面减弱，即孙节点评估值高于上界β值，则便可以剪掉此枝，即不再考虑此“软着”的延伸。

?此类剪枝称为β剪枝。?α-β剪枝是根据极大-极小搜索规则的进行的，虽然它没有遍历某些子树的大量节点，但它仍不失为穷尽搜索的本性。?α-β剪枝原理中得知：α值可作为MAX方可实现着法指标的下界β值可作为MAX方无法实现着法指标的上界于是由α和β可以形成一个MAX方候选着法的窗口也便出现了各种各样的α-β窗口搜索算法。

阿尔法贝塔剪枝是一种用于优化决策树搜索的算法，特别适用于博弈树的搜索过程，如国际象棋、国际跳棋等棋类游戏的人工智能决策。它通过在搜索过程中剪掉一些不必要的节点，从而减少搜索空间，提高搜索效率。

决策树剪枝的策略主要包括预剪枝和后剪枝。预剪枝是在树的构建过程中，通过一定的条件限制树的生长，如在达到某个深度或节点不纯度低于一定阈值时停止分裂。后剪枝则是先构建完整的决策树，然后从下往上剪除一些不必要的分支，这些分支可能是因为过拟合而产生的，剪枝的目的是简化模型，提高泛化能力。

阿尔法贝塔剪枝的一个经典示例是在国际象棋的搜索中应用。假设一个国际象棋程序需要搜索5步之后的最佳走法，使用完全搜索的方法，搜索空间会非常庞大。但是通过阿尔法贝塔剪枝，程序可以在搜索过程中跳过一些明显不好的走法，从而减少搜索空间。例如，在搜索过程中，如果发现当前路径的最小最大值（即alpha值）已经大于或等于另一条路径的最大最小值（即beta值），那么当前路径的其他分支就可以被剪掉，因为这些分支不会影响最终的决策。