Ε ανάληψη. Προβλήµατα ικανο οίησης εριορισµών. ορισµός και χαρακτηριστικά Ε ίλυση ροβληµάτων ικανο οίησης εριορισµών



Σχετικά έγγραφα
ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Ε ανάληψη. Προβλήµατα ικανο οίησης εριορισµών ορισµός και χαρακτηριστικά

Ε ανάληψη. Παιχνίδια παιχνίδια ως αναζήτηση. Βέλτιστες στρατηγικές στρατηγική minimax. Βελτιώσεις κλάδεµα α-β

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Ε ανάληψη. πεπερασµένα χρονικά περιθώρια ανά κίνηση. απευθείας αξιολόγηση σε ενδιάµεσους κόµβους

Επίλυση Προβλημάτων 1

Αναζήτηση με Αντιπαλότητα

Θεωρία Λήψης Αποφάσεων

Τεχνητή Νοημοσύνη. 6η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Ε ανάληψη. Ορισµοί της Τεχνητής Νοηµοσύνης (ΤΝ) Καταβολές. Ιστορική αναδροµή. Πράκτορες. Περιβάλλοντα. κριτήρια νοηµοσύνης

Θεωρία Παιγνίων Δρ. Τασσόπουλος Ιωάννης

Επίλυση προβληµάτων. Περιγραφή προβληµάτων Αλγόριθµοι αναζήτησης Αλγόριθµοι τυφλής αναζήτησης Αλγόριθµοι ευρετικής αναζήτησης

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης (ΜΒΑ) Ενότητα 8: Παίγνια πλήρους και ελλιπούς πληροφόρησης

Κεφάλαιο 5. Αλγόριθµοι Αναζήτησης σε Παίγνια ύο Αντιπάλων. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση

Ε ανάληψη. Καταβολές. Ιστορική αναδροµή. Πράκτορες. Περιβάλλοντα. συνεισφορά άλλων επιστηµών στην ΤΝ σήµερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Επίλυση προβληµάτων. Αλγόριθµοι Αναζήτησης

Συστηματική Αναζήτηση και Ενισχυτική Μάθηση για το Επιτραπέζιο Παιχνίδι Backgammon

Αλγόριθμοι Αναζήτησης σε Παίγνια Δύο Αντιπάλων

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Ενότητα 6: Αναζήτηση με Αντιπαλότητα

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 3

Ε ανάληψη. Α ληροφόρητη αναζήτηση

Extensive Games with Imperfect Information

Επίλυση Προβλημάτων 1

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΑ ΠΑΙΓΝΙΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ ΠΕΜΠΤΟ ΥΝΑΜΙΚΑ ΠΑΙΓΝΙΑ ΠΛΗΡΟΥΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΑΚΑ ΗΜΑΙΚΟ ΕΤΟΣ

Αλγόριθµοι Ευριστικής Αναζήτησης

ΠΤΥΧΙΑΚΗ/ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Αλγόριθµοι Ευριστικής Αναζήτησης

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΑ ΠΑΙΓΝΙΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ ΕΥΤΕΡΟ- ΚΥΡΙΑΡΧΟΥΜΕΝΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΗ- PRISONER S DILLEMA ΑΚΑ ΗΜΑΙΚΟ ΕΤΟΣ

Systematic Search and Reinforcement Learning for the Board Game Turning Points. Diploma Thesis

Τσάπελη Φανή ΑΜ: Ενισχυτική Μάθηση για το παιχνίδι dots. Τελική Αναφορά

Ε ανάληψη. Ε αναλαµβανόµενες καταστάσεις. Αναζήτηση µε µερική ληροφόρηση. Πληροφορηµένη αναζήτηση. µέθοδοι αποφυγής

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

ΠΑΙΓΝΙΑ Παιχνίδια Γενική Θεώρηση μεγιστοποιήσει την πιθανότητά

Τεχνητή Νοημοσύνη. 2η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Εφαρμόζονται σε προβλήματα στα οποία δεν υπάρχει πληροφορία που να επιτρέπει την αξιολόγηση των καταστάσεων του χώρου αναζήτησης.

Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Γλώσσες & Τεχνικές 4 ο Εξάμηνο. - Ενότητα 1 - Δημοσθένης Σταμάτης

Τεχνητή Νοημοσύνη. 4η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

ΑΥΤΟΝΟΜΟΙ ΠΡΑΚΤΟΡΕΣ. ΑΝΑΦΟΡΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Othello-TD Learning. Βόλτσης Βαγγέλης Α.Μ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Τελικές εξετάσεις Παρασκευή 4 Ιουλίου 2014, 18:00-21:00

Συστηματική Αναζήτηση και Ενισχυτική Μάθηση για το Επιτραπέζιο Παιχνίδι "Amazons"

Κεφάλαιο 2. Περιγραφή Προβληµάτων και Αναζήτηση Λύσης. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση

[ΠΛΗ 417] Τεχνητή Νοημοσύνη. Project Εξαμήνου ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

PROJECT ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ "ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ"

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Ασκήσεις μελέτης της 6 ης διάλεξης

Αναζήτηση με αντιπαλότητα (Adversarial Search)

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Αυτόνομοι Πράκτορες. Εργασία εξαμήνου. Μάθηση του παιχνιδιού British square με χρήση Temporal Difference(TD) Κωνσταντάκης Γιώργος

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Αλγόριθμοι Τυφλής Αναζήτησης

Εκτεταμένα Παίγνια (Extensive Games)

Στοιχεία Αλγορίθµων και Πολυπλοκότητας

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Ε ανάληψη. δοµή δεδοµένων για κατασκευή ευρετικών συναρτήσεων Ο αλγόριθµος GraphPlan

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 6: Προβλήματα ικανοποίησης περιορισμών. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Πρόβληµα ικανοποίησης περιορισµών

Ασκήσεις ανακεφαλαίωσης στο μάθημα Τεχνητή Νοημοσύνη

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΑ ΠΑΙΓΝΙΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ ΤΕΤΑΡΤΟ ΠΑΙΓΝΙΑ ΜΗ ΕΝΙΚΟΥ ΑΘΡΟΙΣΜΑΤΟΣ ΑΚΑ ΗΜΑΙΚΟ ΕΤΟΣ

Λήψη απόφασης σε πολυπρακτορικό περιβάλλον. Θεωρία Παιγνίων

Τεχνητή Νοημοσύνη. 3η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

Περιεχόμενα. 1. Ανάλυση ευαισθησίας. (1) Ανάλυση ευαισθησίας (2) Δυϊκό πρόβλημα (κανονική μορφή) (3) Δυαδικός προγραμματισμός (4) Ανάλυση αποφάσεων

ΟΡΙΣΜΟΙ. Elaine Rich «ΤΝ είναι η μελέτη του πως να κάνουμε τους Η/Υ να κάνουν πράγματα για τα οποία, προς το παρόν, οι άνθρωποι είναι καλύτεροι.

Κεφ. 9 Ανάλυση αποφάσεων

Κεφάλαιο 29 Θεωρία παιγνίων

Κεφάλαιο 8. NP και Υπολογιστική Δυσεπιλυσιµότητα. Χρησιµοποιήθηκε υλικό από τις αγγλικές διαφάνειες του Kevin Wayne.

Στην ενότητα αυτή θα µελετηθούν τα εξής θέµατα:

Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων Διάλεξη Νο2 και 3. Ενισχυτικές διαφάνειες

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 2: Δένδρο αναζήτησης. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Ασκήσεις μελέτης της 4 ης διάλεξης. ), για οποιοδήποτε μονοπάτι n 1

Αναγνώριση Προτύπων Ι

ΧΑΡΟΚΟΠΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΜΑΤΙΚΗΣ

Θεωρία Παιγνίων και Αποφάσεων. Ενότητα 5: Εύρεση σημείων ισορροπίας σε παίγνια μηδενικού αθροίσματος. Ε. Μαρκάκης. Επικ. Καθηγητής

ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ ΠΑΙΓΝΙΩΝ I.

Branch and Bound. Branch and Bound

PROJECT ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΥΣ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Τελικό επαναληπτικό διαγώνισμα Επιμέλεια: Δρεμούσης Παντελής

ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Ενότητα 6: Εκτατική μορφή παίγνιων. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Υπολογιστικό Πρόβληµα

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Περιεχόμενα ΕΝΟΤΗΤΑ I. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Πρόλογος 15

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΠΑΙΧΝΙΔΙ PACMAN 3D ΜΕ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΕΝΙΣΧΗΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ

Για παράδειγμα η αρχική και η τελική κατάσταση αναπαριστώνται ως εξής: (ένα λίτρο)

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Αναζήτηση σε Γράφους. Μανόλης Κουμπαράκης. ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη 1

Transcript:

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Αναζήτηση µε Αντι αλότητα Adversarial Search Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης

Ε ανάληψη Προβλήµατα ικανο οίησης εριορισµών ορισµός και χαρακτηριστικά Ε ίλυση ροβληµάτων ικανο οίησης εριορισµών αναζήτηση µε υπαναχώρηση τοπική αναζήτηση οµή ροβληµάτων ανεξάρτητα υποπροβλήµατα δένδρα περιορισµών αφαίρεση µεταβλητών αποσύνθεση δένδρου

Παιχνίδια παιχνίδια ως αναζήτηση Βέλτιστες στρατηγικές στρατηγική minimax Βελτιώσεις κλάδεµα α-β Σήµερα

Παιχνίδια Games

Παιχνίδια ανταγωνιστικά πολυπρακτορικά περιβάλλοντα όπου οι στόχοι των πρακτόρων είναι αλληλοσυγκρουόµενοι Θεωρία αιγνίων (game theory) µαθηµατική θεωρία, κλάδος των οικονοµικών κάθε πράκτορας έχει «σηµαντική» επίδραση στους άλλους Γιατί τα µελετάµε; καλές επίδοσεις = δείγµα ευφυίας δύσκολο, ενδιαφέρον, διασκεδαστικό, µακρόχρονο πρόβληµα Συνηθέστερα αιχνίδια στην ΤΝ αιτιοκρατικά (deterministic), δύο παικτών, εκ περιτροπής (turn-taking), µηδενικού αθροίσµατος (zero-sum), µε τέλεια πληροφόρηση (perfect information)

Τύ οι Παιχνιδιών Τύ οι Παιχνιδιών Τέλεια Πληροφόρηση (perfect information) Ατελής Πληροφόρηση (imperfect information) Αιτιοκρατικά (deterministic) Σκάκι Ντάµα Othello Πέτρα-Χαρτί-Ψαλίδι Ναυµαχία Stratego Mastermind Minesweeper Τυχαία (chance) Τάβλι Monopoly Γκρινιάρης Tetris Poker Αγωνία Scrabble 21, 31

Παιχνίδια και Τεχνητή Νοηµοσύνη Ιστορία πρώτες υπολογιστικοί τρόποι παιξίµατος (Babbage, 1846) πρώτες βέλτιστες στρατηγικές (Zermelo, 1912; Von Neumann, 1944) πρώτο πρόγραµµα για σκάκι (Turing, 1951) πρώτη χρήση µηχανικής µάθησης για βελτίωση (Samuel, 1952-57) Σήµερα σκάκι: Deep Blue νίκη επί Garry Kasparov το 1997 ντάµα: Chinook παγκόσµιος πρωταθλητής τάβλι: TD-gammon νικητής υπολογιστικής ολυµπιάδας 1989 Othello: Logistello νίκη 6-0 επί του παγκόσµιου πρωταθλητή Εξαίρεση: Go, ο υπολογιστής δεν µπορεί να νικήσει τον µέσο άθρωπο

Παιχνίδια και Αναζήτηση Αναζήτηση δεν υπάρχει αντίπαλος αντιµετώπιση: (ευριστική) µέθοδος για την εύρεση στόχου ζητούµενο: εύρεση βέλτιστου στόχου χωρίς χρονικό περιορισµό αξιολόγηση: κόστος από την αρχική κατάσταση έως το στόχο Παιχνίδια υπάρχει αντίπαλος (απρόβλεπτος) αντιµετώπιση: στρατηγική µια ενέργεια για κάθε αντίπαλη ενέργεια ζητούµενο: εύρεση καλύτερης λύσης µέσα σε χρονικά όρια αξιολόγηση: ποιότητα τρέχουσας κατάστασης ως προς το στόχο

Παιχνίδια ως Αναζήτηση Γενικοί κανόνες 2 παίκτες: MAXimizer και MINimizer (o ΜΑΧ παίζει πρώτος) παίζουν εναλλάξ µέχρι το τέλος (νικητής και ηττηµένος) Αναζήτηση κατάσταση: διάταξη του αβακίου και παίκτης που έχει σειρά διαδοχή: ζεύγη (νόµιµη κίνηση, επόµενη κατάσταση) τερµατική κατάσταση: τερµατισµός του παιχνιδιού απολαβή: αριθµητική αξιολόγηση τερµατικών καταστάσεων Ανα αράσταση δένδρο παιχνιδιού (game tree) µε εναλλαγή κινήσεων (παικτών)

ένδρο Παιχνιδιού

Βέλτιστες Στρατηγικές Optimal Strategies

Στρατηγική Minimax MINIMAX-VALUE(n)= mins successors(n)minimax-value(s) maxs successors(n)minimax-value(s) UTILITY(n) If nis a max terminal node επίλεξε την κίνηση που µεγιστοποιεί την minimax τιµή (ΜΑΧ) Στρατηγική περιπτωσιακή (contingent) για κάθε δυνατή κίνηση του αντιπάλου Minimax επίλεξε την κίνηση που ελαχιστοποιεί την minimax τιµή (ΜΙΝ) Υ όθεση ο αντίπαλος είναι αλάνθαστος, παίζει πάντα την βέλτιστη κίνηση

Παράδειγµα: Στρατηγική Minimax

Αλγόριθµος Υ ολογισµού Minimax

Χαρακτηριστικά Αλγορίθµου Minimax Υ ολογισµός χωρική πλήρης µέθοδος (σε πεπερασµένα O(bm)ή O(m) δένδρα) βέλτιστη µέθοδος (ως προς την χειρότερη περίπτωση) Πολυ λοκότητα b νόµιµες κινήσες ανά στρώση (ply), m στρώσεις πολυπλοκότητα: O(bm) χρονική πολυπλοκότητα: Ποιότητα συντηρητική στρατηγική πρακτικά ανεπαρκής [b 35, m 100 για το σκάκι]

Παιχνίδια Πολλών Παικτών αντί για µεµονωµένες minimax τιµές, έχουµε διανύσµατα τιµών όλοι οι παίκτες είναι MAXimizers! µπορεί να προκύψουν συµµαχίες µεταξύ παικτών

Κλάδεµα α-β α-β pruning

Κλάδεµα άλφα-βήτα (α-β pruning) Πρόβληµα εκθετικός αριθµός καταστάσεων εκθετικός χρόνος Ερώτηµα υπολογισµός minimax χωρίς επίσκεψη όλων των κόµβων; ναι, κλάδεµα κόµβων που δεν επηρεάζουν την τελική απόφαση Ορισµοί α: τιµή της καλύτερης επιλογής (µεγαλύτερη τιµή) που έχει βρεθεί οπουδήποτε κατά µήκος της διαδροµής του ΜΑΧ β: τιµή της καλύτερης επιλογής (µικρότερη τιµή) που έχει βρεθεί οπουδήποτε κατά µήκος της διαδροµής του ΜΙΝ οι κόµβοι µε τιµές εκτός του διαστήµατος [α,β] κλαδεύονται

Παράδειγµα: Κλάδεµα άλφα-βήτα

nκαι αν στον ο παίκτης mκόµβοι του δένδρου Λογική γονέα έχει του καλύτερη κόµβου επιλογή m: Κλαδέµατος n α-β τότε ο σε θα παίκτης ο οποιοδήποτε nµπορεί προτιµήσει δεν θα να φθάσει την αποκοπεί επιλογήm ποτέ πάνω στον από τον nn Λογική

Αλγόριθµος Κλαδέµατος α-β

Παράδειγµα: Β 8Α Κλάδεµα α-β (3 στρώσεις) LEM NFO PG C Q RHS TI D MAX 3 8 7 1 U 8VJ8 W10XK MIN 2 3 8 5 7 6 0 1 5 2 8 410 YMAX 2 3 1 5

Β 7Α Ε ίδραση της Σειράς Εξέτασης ιαδόχων E F G H CΜΑΧ I J K DL ΜΙΝ 1 2 3 4 5Α 6 7 8 M Β 9 MΜΙΝ D ΜΑΧ L K J CI 6 H G F3 9 8 7 6 5 4 3 2 E1 1 4 7 7 7

Μείωση Πολυ λοκότητας Χρονική ολυ λοκότητα από Ο(bm) σε Ο(bm/2) : µέγιστη δυνατή µείωση ουσιαστικά, επιτρέπει την εξερεύνηση σε διπλάσιο βάθος δένδρου ευρετικές µέθοδοι για τη σειρά εξέτασης των κινήσεων τυχαία εξέταση διαδόχων: µέση πολυπλοκότητα Ο(b3m/4) Ε αναλαµβανόµενες καταστάσεις σε παιχνίδια µε αντιµεταθέσεις λύση: πίνακας αντιµεταθέσεων (transposition table) παρέχει δυνατότητα για επιπλέον κλάδεµα

Σύγγραµµα Ενότητες 6.1 6.3 Μελέτη