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A study of decision error in selective game tree search

机译:选择性博弈树搜索中决策错误的研究

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摘要

In this paper, we study decision errors caused by the omission of part of the legal candidate moves and the inaccuracy of static evaluation in a selective minimax game tree search. Error upper bounds are presented in Section 2. A simple game tree model, which captures some basic characteristics of the Go game tree, is introduced in Section 3 for a decision error simulation study. Section 4 presents the result of this simulation study, which shows that a global selective search can be effective for game trees similar to this model. The result also reveals the existence of pathology in selective minimax game tree search. (C) 2001 Elsevier Science Inc. All rights reserved. [References: 5]
机译:在本文中,我们研究了由于选择性最小极大博弈树搜索中部分合法候选人的遗漏和静态评估的不准确性而导致的决策错误。错误上限在第2节中介绍。第3节介绍了一个简单的游戏树模型,该模型捕获了Go游戏树的一些基本特征,用于决策错误模拟研究。第4节介绍了此模拟研究的结果,该结果表明,与该模型类似,全局选择性搜索对于游戏树可能是有效的。该结果还揭示了选择性极大极小游戏树搜索中病理的存在。 (C)2001 Elsevier Science Inc.保留所有权利。 [参考:5]

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