📄 基本搜索方法——迭代加深.htm
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<HTML><HEAD><TITLE>基本搜索方法——迭代加深</TITLE>
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<DT>《对弈程序基本技术》专题 </CENTER></DT></DIV>
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<DT> </CENTER></DT></DIV>
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<DT><FONT face=隶书 size=6>迭代加深</FONT> </CENTER></DT></DIV>
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<DT> </CENTER></DT></DIV>
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<DT><FONT face="Times New Roman">Bruce Moreland (</FONT><A
href="mailto:brucemo@seanet.com"><FONT
face="Times New Roman">brucemo@seanet.com</FONT></A><FONT
face="Times New Roman">) / </FONT>文 </CENTER></DT></DIV>
<DT>
<DT><FONT face=楷体_GB2312 size=5><STRONG>一个听起来不怎样的思想</STRONG></FONT>
<DT>
<DT> 如果你准备开始搜索一个国际象棋的局面了,你要搜索多深呢?事先预测搜索将进行多少时间,这有些困难,因为完成<FONT
face="Times New Roman"><EM>D</EM></FONT>层搜索所需要的时间取决于很多不确定的因素。在复杂的中局局面里,你可能不会搜索得很深,而在残局中你可能会搜索得非常深,在某些王兵残局里你可能会搜索<FONT
face="Times New Roman">100</FONT>多层<FONT color=#0000ff>【译注:这也太夸张了点吧】</FONT>。
<DT> 有一个思想,就是一开始只搜索一层,如果搜索的时间比分配的时间少,那么搜索两层,然后再搜索三层,等等,直到你用完时间为止。
<DT> 这足以保证很好地运用时间了。如果你可以很快搜索到一个深度,那么你在接下来的时间可以搜索得更深,或许你可以完成。如果局面比你想象的复杂,那么你不必搜索得太深,但是至少有合理的着法可以走了,因为你不太可能连1层搜索也完不成。
<DT> 这个思想称为“迭代加深”<FONT face="Times New Roman">(Iterative
Deepening)</FONT>,因为你在迭代搜索,每次都比一次前一次加深<FONT
face="Times New Roman">1</FONT>层<FONT face="Times New Roman">(</FONT>多<FONT
face="Times New Roman">1</FONT>层没有什么奥妙的,当然你可以试试多两层,但是<FONT
face="Times New Roman">1</FONT>层比较好<FONT face="Times New Roman">)</FONT>。
<DT> 代码如下:
<DT>
<DD>for (depth = 1; ; depth ++) {
<DD> val = AlphaBeta(depth, -INFINITY, INFINITY);
<DD> if (TimedOut()) {
<DD> break;
<DD> }
<DD>}
<DT>
<DT> 这是一个非常有效的搜索方法,你可能会感到吃惊。如果你能增强<FONT
face="Times New Roman">Alpha-Beta</FONT>使得它返回一条“<A
href="http://www.elephantbase.net/computer/other_pvcollect.htm"
target=_blank>主要变例</A>”,你可以用主要变例中的着法来做下一次迭代搜索。
<DT> 例如,一层的搜索显示“<FONT face="Times New Roman">1.
e4</FONT>”是最好的着法,那么在做两层的搜索时你先搜索“<FONT face="Times New Roman">1.
e4</FONT>”。如果返回“<FONT face="Times New Roman">1. e4
e5</FONT>”,那么你在做三层的搜索时仍旧先搜索这条路线。
<DT> 这样做之所以有好的效果,是因为第一次搜索的线路通常是好的,而<FONT
face="Times New Roman">Alpha-Beta</FONT>对着法的顺序特别敏感。如果着法顺序很坏,那么在国际象棋中你的“<A
href="http://www.elephantbase.net/computer/search_alphabeta.htm#branching factor"
target=_blank>分枝因子</A>”将接近<FONT
face="Times New Roman">35</FONT>。如果你的着法很好,那么分枝因子将接近于<FONT
face="Times New Roman">6</FONT>。前一次迭代的搜索函数得到的主要变例通常是非常好的着法。
<DT> 迭代加深的思想给了你一个简单的方法,它可以在时间用完时中断搜索,并且会提高你的搜索效率。
<DT><FONT color=#0000ff> 【有可能的话,你可以把检测超时的程序做到“</FONT><FONT
face="Times New Roman" color=#0000ff>AlphaBeta</FONT><FONT
color=#0000ff>”函数里去,而“</FONT><FONT face="Times New Roman"
color=#0000ff>TimeOut</FONT><FONT color=#0000ff>”只是由“</FONT><FONT
face="Times New Roman" color=#0000ff>AlphaBeta</FONT><FONT
color=#0000ff>”函数返回的超时检测结果</FONT><FONT face="Times New Roman"
color=#0000ff>(</FONT><FONT color=#0000ff>如果超时的话,就直接跳出函数体了</FONT><FONT
face="Times New Roman" color=#0000ff>)</FONT><FONT
color=#0000ff>。很多情况下,程序没有必要搜索整个一层才给出最佳着法。由于迭代加深的原因,新的一层搜索的第一个着法总是上一层搜索得到的最佳着法,如果新的一层可以搜索出另一个更好的着法,就已经很满意了,有时没有必要找到最好的着法。换句话说,即使你没有足够的时间把这一层搜索完,得到的着法至少不会比上一层最好着法要坏。】</FONT>
<DT>
<DT> 原文:<A href="http://www.seanet.com/~brucemo/topics/iterative.htm"
target=_blank><FONT
face="Times New Roman">http://www.seanet.com/~brucemo/topics/iterative.htm</FONT></A>
<DT> 译者:黄晨 <FONT face="Times New Roman">(</FONT><A
href="mailto:webmaster@elephantbase.net"><FONT
face="Times New Roman">webmaster@elephantbase.net</FONT></A><FONT
face="Times New Roman">) </FONT>
<DT> 类型:全译加译注 </DT></DL>
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face="Times New Roman">Alpha-Beta</FONT>搜索</A>
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