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    使用MINIMAX实现自动吃豆人

    一、实现 MINIMAX

    说白了这题就是要实现 MINIMAX,算法的伪代码如下(借用 PPT 的内容):

    在这里插入图片描述

    图 1 算法伪代码流程 算法的核心在于 MIN 和 MAX 的套娃调用,以及判断退出的条件,这也是我自己在实现的时候遇到的坎。 遇到的问题:

    MAX 和 MIN 相互调用的返回值是什么 由于算法本身只是计算每一层树的最佳状态,因此只需要进行值的传递就可以了,但在处理这个问题的时候,由于想着需要在得到最佳值的同时,也要得到最佳的行动 (action),因此我就在每次递归的时候以(value,action)的形式进行值的返回,但这样就导致递归的过程中值会变成这种形式:(((value,action) ,action) ,action),这样就会一来在求 max 和 min 的时候出现值比较的问题,二来在扒开括号的时候也会出现问题,因此在思考这种数据结构的时候想了很长时间。后来发现伪代码中还有 MINIMAX-DECISION 这个函数是专门处理我的这个疑惑的,也就是只在最外面一层返回 action,在下面别的层只需要返回值就可以了。

    递归深度

    在这里插入图片描述

    在运行测试的时候发现自己递归的深度并没有达到预期深度,因此在这上面也花费了一些时间来思索。

    空节点的情况

    当吃豆人四周都被包围住的时候,那么能够走得 action 列表就是空,因此需要对这种情况进行特殊处理,即直接

    返回该状态的值。 图 2 递归深度不够

    二、结果展示

    在这里插入图片描述

    图 3 运行 python autograder.py -q q2 --no-graphics 的结果展示

    最终吃豆人还是死了 hhh,不过和同学交流后发现都死了,并且得到的分数都是 84 分,因此应该可以说明是一个普遍性的情况(毕竟原文也说了可能会死)。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/126907679
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