resources/minimax_algorithm_explanation

Minimax 算法是一种在决策过程中用于寻找最优决策的算法。它常用于游戏理论中，特别是像国际象棋、围棋这样的棋类游戏中。下面将详细介绍 Minimax 算法的基本概念和实现方法。

基本概念

Minimax 算法的主要思想是模拟对手的决策，并在自己的决策中尽可能避免最坏的情况。它通过评估所有可能的未来状态来寻找最佳决策。

• Max 节点：代表当前玩家可以采取的动作。
• Min 节点：代表对手可以采取的动作。

算法的核心是一个递归过程，它从当前节点开始，向下遍历所有可能的动作，直到达到叶节点（即最终的状态），然后根据叶节点的评估值来选择最佳动作。

实现方法

1. 评估函数：用于评估叶节点的状态，通常根据当前玩家的利益来设计。
2. 递归过程：从当前节点开始，递归地评估所有可能的动作和对手的响应。

下面是一个简单的 Minimax 算法的伪代码：

function minimax(node, depth, maximizingPlayer) {
    if depth == 0 or node is a leaf node then
        return the heuristic value of node
    if maximizingPlayer then
        value = -infinity
        for each child of node do
            value = max(value, minimax(child, depth - 1, false))
        return value
    else
        value = infinity
        for each child of node do
            value = min(value, minimax(child, depth - 1, true))
        return value
    end if
}

扩展阅读

想要更深入地了解 Minimax 算法，可以阅读以下资源：

• Minimax 算法教程
• 游戏理论基础

Minimax Algorithm