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Alpha-Beta PruningはMinimaxアルゴリズムをどのように改善しますか？
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Minimaxアルゴリズムは、2人のプレイヤーが最適にプレイする完全な情報を使用して、2つのプレイゲームで最高の打撃を見つける方法です。つまり、利益を最大化したり、損失を最小化したりします。ただし、障害や女性などのより複雑なゲームの場合、Minimaxアルゴリズムは、プレイシャフトのすべてのブランチを探索するため、コンピューティング時間で非常に高価になる可能性があります。

Alpha-Beta Pruning（Alpha-Beta Pruning）は、最良のソリューションに寄与しない特定のブランチを排除することにより、Minimaxアルゴリズムによって調査されるノードの数を減らす手法です。

アルファベータプルーニングの基本的なアイデアは、ツリーの各ノードのアルファとベータの2つの値を維持することです。Alphaは、最大化プレーヤーにとってこれまでに見られる最高の最大値を表しますが、ベータは最小化プレーヤーにとってこれまで見られる最高の最小値を表します。

アルゴリズムは、最初に詳細な検索を実行することによりゲームツリーを移動し、各ノードで、対応するサブアルブレの最大値と最小値を決定するために可能な打撃を評価します。ノードの最大値がアルファよりも低い場合、またはノードの最小値がベータ版よりも大きい場合、このブランチの次のノードは、現在のプレーヤーによって選択されないため調査されません。

最適なソリューションを求めて貢献しないブランチを排除することにより、アルファベータ剪定により、Minimaxアルゴリズムに必要な計算時間を大幅に削減し、同じ最適な結果を保証することができます。
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チェスでは、このアルゴリズムは最も強力ですか、それともbeat打できますか？
gpt
障害などの障害などの完全な情報を持つ2人のプレーヤーに最も使用されるテクニックの1つ。ただし、それは完璧ではなく、モンテカルロツリー検索アルゴリズム（MCT）やディープニューラルネットワークの使用などのより高度な手法に打ち勝つことができます。ただし、ほとんどのゲームでは、Alpha-Beta Pruningアルゴリズムは、最良のソリューションを検索するための確かな選択肢のままです。