Оценка на позиции (Position Evaluation): Използване на евристики и оценка на текущите позиции в играта, за да се оптимизира изборът на ходове и намали дълбочината на търсене в дървото.
Таблица за транспозиции (Transposition Table): Запазване на вече оценени позиции в таблица, за да се избегне повторното оценяване при повторно посещение на дървото на решенията.
Итеративно задълбочено търсене (Iterative Deepening): Постепенно увеличаване на дълбочината на търсене, което позволява по-бързо приближаване до оптималното решение.
Паралелно изпълнение (Parallel Execution): Използване на паралелни изчисления, където възможно, за ускоряване на изпълнението на алгоритъма.
Тези техники и алгоритми се комбинират и модифицират в зависимост от конкретната игра и условията за решение на проблема.
Минимално обхващащо дърво. Алгоритъм на Прим. Алгоритъм на Крускал.
Минимално обхващащо дърво (Minimum Spanning Tree - MST):
Минимално обхващащо дърво е подграф на свързания неориентиран граф, който включва всички върхове на графа и е дърво. Минималното обхващащо дърво има минимална сума на теглата на ребрата, които го образуват.
Алгоритъм на Прим (Prim's Algorithm):
Алгоритъмът на Прим е жаден алгоритъм за построяване на минимално обхващащо дърво. Започва с един произволен връх и постепенно добавя най-краткото ребро, което свързва текущите върхове с тези, които все още не са включени в дървото. Прим гарантира, че дървото остава свързано и минимално обхващащо.
Алгоритъм на Крускал (Kruskal's Algorithm):
Алгоритъмът на Крускал също е жаден алгоритъм за построяване на минимално обхващащо дърво. Той започва със сортиране на всички ребра в графа по тегло и след това постепенно добавя ребрата с най-малките тегла, без да образува цикли в дървото. Крускал осигурява, че дървото остава свързано и минимално обхващащо.
Сподели с приятели: |
