Search Algorithm In the mid-and end

Search Algorithm
In the mid-and end-game phases of Othello, minimax game-tree search with
Alpha-beta pruning is used. Alpha-beta pruning is especially significant in Othello as searching nine plies with minimax alone evaluates about a billion nodes. Using alpha-beta pruning, the number of nodes to evaluate reduces to a million nodes and sometimes less . The Logistello Othello player makes use of minimax with alpha-beta, among other specialized algorithms for Othello. be used effectively. Selective search is similar to iterative deepening.
In selective search, we search to a shallow depth, and then take paths that lead to the best moves, and search them to a much deeper depth. This allow us to search deeper into the game tree by focusing our search to moves that provide the greatest benefit. Using this method with statistics
To understand the relationship between the shallow search and the deeper search is called Multi-Prob-Cut, or MPC. This was created by Michael Buro and is formalized to cut-pairs (for example, the shallow search of four levels to the deep search of 12 levels is celled a cut pair of 4/12)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมการค้นหา ในตัวกลาง- และระยะท้ายเกมของ Othello เกมต้นไม้ค้นหาการผสมด้วย ใช้ตัดอัลฟาเบต้า อัลฟ่าเบต้าตัดเป็นสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน Othello เป็นค้น plies เก้ากับนีโอเดียวประเมินโหนประมาณพันล้าน ใช้ตัดอัลฟาเบต้า โหนการประเมินลดให้โหนล้านและบางครั้งน้อย Logistello Othello ที่ทำให้ผู้เล่นใช้ของนีโอกับอัลฟาเบต้า หมู่อัลกอริทึมอื่น ๆ เฉพาะสำหรับ Othello สามารถใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เลือกค้นหาจะคล้ายกับลึกซ้ำในการค้นหางาน เราค้นหาได้ลึกตื้น และจากนั้น ใช้เส้นทางที่นำไปสู่การเคลื่อนไหวที่ดีที่สุด และค้นหาได้ลึกมากลึก นี้ช่วยให้เราค้นหาลึกลงในต้นเกมด้วยการค้นหาของเราเพื่อการเคลื่อนไหวที่ให้ประโยชน์มากที่สุด ใช้วิธีนี้กับสถิติเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างการค้นหาที่ตื้นและลึกค้นหาเรียกว่า Multi Prob ตัด หรือ MPC นี้ถูกสร้างขึ้น โดยไมเคิลเซาน่า และมีสถานะเป็นการตัดคู่ (เช่น การค้นหาที่ตื้นระดับสี่การค้นลึก 12 ระดับคือเซลล์คู่ตัด 4/12)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค้นหาอัลกอริทึม
ในช่วงกลางและท้ายเกมขั้นตอนของการ Othello, Minimax ค้นหาเกมต้นไม้ที่มี
การตัดแต่งกิ่งอัลฟาเบต้าถูกนำมาใช้ อัลฟาเบต้าตัดแต่งกิ่งเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการค้นหา Othello เก้า plies กับ Minimax คนเดียวประเมินประมาณพันล้านโหนด โดยใช้การตัดแต่งกิ่งอัลฟาเบต้าจำนวนโหนดเพื่อประเมินลดล้านโหนดและบางครั้งน้อย ผู้เล่น Logistello Othello ทำให้การใช้ Minimax กับอัลฟาเบต้าหมู่อัลกอริทึมพิเศษอื่น ๆ สำหรับ Othello ถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ค้นหา Selective คล้ายกับลึกซ้ำ.
ในการค้นหาเลือกเราค้นหาถึงระดับความลึกตื้นและจากนั้นใช้เส้นทางที่นำไปสู่การย้ายที่ดีที่สุดและค้นหาพวกเขาถึงระดับความลึกลึกมาก นี้จะช่วยให้เราสามารถค้นหาลึกเข้าไปในต้นไม้เกมโดยมุ่งเน้นไปที่การค้นหาของเราต่อการเคลื่อนไหวที่ให้ประโยชน์มากที่สุด โดยใช้วิธีการนี้กับสถิติ
เพื่อให้เข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่างการค้นหาตื้นและลึกการค้นหาที่เรียกว่า Multi-Prob-Cut หรือคณะกรรมการนโยบายการเงิน นี้ถูกสร้างขึ้นโดยไมเคิล Buro และกรงเล็บที่จะตัดคู่ (ตัวอย่างเช่นการค้นหาตื้นของสี่ระดับที่จะค้นหาลึก 12 ระดับเซลล์เป็นคู่ตัด 4/12)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการค้นหาในช่วงกลางและปลายเกมขั้นตอนของ Othello , Minimax เกมต้นไม้ค้นหากับอัลฟ่า เบต้า การตัดแต่งกิ่งจะใช้ แอลฟาเบต้าการตัดแต่งกิ่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่สําคัญใน Othello เป็นค้นหาเก้า plies กับ Minimax คนเดียวประเมินประมาณพันล้านโหนด ใช้ Alpha Beta Pruning , โหนดเพื่อช่วยลดการล้านโหนดและบางครั้งน้อย การ logistello Othello ผู้เล่นจะใช้บริการกับ อัลฟ่า เบต้า ในหมู่อื่น ๆเฉพาะขั้นตอนวิธีสำหรับโอเทลโล่ ถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ค้นหาการเลือกคล้ายกับซ้ำลึก .ในการค้นหาที่เลือก เราค้นหาความลึกตื้นและจากนั้นใช้เส้นทางที่นำไปสู่การย้ายที่ดีที่สุด , การค้นหาและให้ความลึกที่ลึกมาก นี้ช่วยให้เราสามารถค้นหาลึกเข้าไปในต้นไม้ โดยเน้นการค้นหาของเราจะย้ายที่ให้ประโยชน์มากที่สุด การใช้วิธีนี้กับสถิติเพื่อให้เข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่างการค้นหาตื้นและลึกค้นหาเรียกว่า ตัด ปัญหา หลาย หรือ กนง . นี้สร้างโดย ไมเคิล บูโร และคราวตัดคู่ ( ตัวอย่างเช่น การค้นหาตื้น 4 ระดับการค้นหาลึกระดับ 12 เป็น celled ตัดคู่ของ 4 / 12 )