Teoria gier. Wykład7,31III2010,str.1. Gry dzielimy



Podobne dokumenty
Teoria gier. Teoria gier. Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie!

Wyznaczanie strategii w grach

Algorytmy dla gier dwuosobowych

Teoria gier. wstęp Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

10. Wstęp do Teorii Gier

TEORIA GIER DEFINICJA (VON NEUMANN, MORGENSTERN) GRA. jednostek (graczy) znajdujących się w sytuacji konfliktowej (konflikt interesów),w

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

Algorytmiczne Aspekty Teorii Gier Rozwiązania zadań

Wprowadzenie do teorii gier

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

3. MINIMAX. Rysunek 1: Drzewo obrazujące przebieg gry.

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Teoria gier. dr Przemysław Juszczuk. Wykład 2 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze

Regionalne Koło Matematyczne

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce.

Mateusz Topolewski. Świecie, 8 grudnia 2014

Teoria gier. Katarzyna Koman Maria Koman. Politechnika Gdaoska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej

Dłuższy przykład: Dwie firmy, Zeus i Atena, produkują sprzęt muzyczny. Zeus jest większy, Atena jest ceniona za HF. Wprowadzają nowy produkt, np.

Wykład 7 i 8. Przeszukiwanie z adwersarzem. w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach

Algorytmy ewolucyjne (3)

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

5.9 Modyfikacja gry Kółko i krzyżyk

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

ZASADY GRY. Zawartość:

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste.

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Partition Search i gry z niezupełną informacją

Algorytmy z powrotami. Algorytm minimax

LEKCJA 4. Gry dynamiczne z pełną (kompletną) i doskonałą informacją. Grą dynamiczną jest każda gra w której gracze wykonują ruchy w pewnej kolejności.

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

Przykład. 1 losuje kartę z potasowanej talii, w której połowa kart ma kolor czarny a połowa czerwony. Postać ekstensywna Postać normalna

SID Wykład 4 Gry Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW

Luty 2001 Algorytmy (4) 2000/2001

Metody przeszukiwania

Teoria gier. Jakub Cisło. Programowanie z pasją maja 2019

Elementy teorii gier

Gra planszowa stwarza jeszcze więcej możliwości!

Teoria gier. mgr Przemysław Juszczuk. Wykład 5 - Równowagi w grach n-osobowych. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Konkurencja i współpraca w procesie podejmowania decyzji

CZYM JEST SZTUCZNA INTELIGENCJA? REPREZENTACJA WIEDZY SZTUCZNA INTELIGENCJA PROJEKTOWANIE ALGORYTMÓW I METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

Elementy teorii gier. Badania operacyjne

-Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji konfliktu i kooperacji

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne.

Adam Meissner. SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe

TEORIA GIER. Wspólna wiedza dotyczy nie tylko zachowań (reguł postępowania), ale i samej gry : każdy zna jej reguły i wypłaty (swoje i uczestników).

Sztuczna inteligencja

Gry o sumie niezerowej

Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3

Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.

Wysokość drzewa Głębokość węzła

Lista zadań. Równowaga w strategiach czystych

Drzewo binarne BST. LABORKA Piotr Ciskowski

Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością r.

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

ZADANIE 1/GRY. Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów

Ruletka czy można oszukać kasyno?

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Heurystyczne przeszukiwanie grafów gier dwuosobowych

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 5 Oligopol. Strategie konkurencji a teoria gier. 1 OLIGOPOL. STRATEGIE KONKURENCJI A TEORIA GIER.

Modelowanie Preferencji a Ryzyko. Dlaczego w dylemat więźnia warto grać kwantowo?

Drzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

ELEMENTY GRY. 26 kart (2 talie, w każ dej z nich znajduje się po jednym z trzynastu duchów). 17 żetonów punktów

SCENARIUSZE ZAJĘĆ KLASA 1 DIDASKO Ewa Kapczyńska, Krystyna Tomecka

Pora na gry planszowe

Algorytmy i struktury danych. Co dziś? Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne

Czym zajmuje się teroia gier

Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Dwaj gracze na przemian kładą jednakowe monety na stole tak, aby na siebie nie nachodziły Przegrywa ten, kto nie może dołożyć monety

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Gry w postaci normalnej

Dane są następujące reguły gry losowej: losujemy jedną kartę z pełnej talii (bez jokerów) i sprawdzamy wynik:

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

Wprowadzenie do teorii gier Ryszard Paweł Kostecki

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEŁNEJ INFORMACJI

Kolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego.

Gra: Partnerstwo biznesowe

Procesy Markowa zawdzięczają swoją nazwę ich twórcy Andriejowi Markowowi, który po raz pierwszy opisał problem w 1906 roku.

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

Transkrypt:

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.),

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.); współpracę: kooperacyjne(np. gospodarka)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.); współpracę: kooperacyjne(np. gospodarka), niekooperacyjne(np. ucieczka-pościg, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.); współpracę: kooperacyjne(np. gospodarka), niekooperacyjne(np. ucieczka-pościg, itp.); rolę losowości: całkiem losowe(np. lotto, ruletka, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.); współpracę: kooperacyjne(np. gospodarka), niekooperacyjne(np. ucieczka-pościg, itp.); rolę losowości: całkiem losowe(np. lotto, ruletka, itp.), częściowo losowe(np. brydż, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.); współpracę: kooperacyjne(np. gospodarka), niekooperacyjne(np. ucieczka-pościg, itp.); rolę losowości: całkiem losowe(np. lotto, ruletka, itp.), częściowo losowe(np. brydż, itp.), deterministyczne(np. szachy, itp.)

Wykład7,31III2010,str.1 Gry dzielimy ze względu na: liczbę graczy: 1-osobowe, bez przeciwników(np. pasjanse, 15-tka, gra w życie, itp.), 2-osobowe(np. szachy, warcaby, go, itp.), wieloosobowe(np. brydż, giełda, itp.); wygraną/przegraną: o sumie zerowej(suma wygranych jest dokładnie równa sumie przegranych), o sumie niezerowej(np. dylemat więźnia, lotto, itp.); współpracę: kooperacyjne(np. gospodarka), niekooperacyjne(np. ucieczka-pościg, itp.); rolę losowości: całkiem losowe(np. lotto, ruletka, itp.), częściowo losowe(np. brydż, itp.), deterministyczne(np. szachy, itp.); wiedzę graczy o stanie.

Wykład7,31III2010,str.2 Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie!

Wykład7,31III2010,str.2 Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie! pełna wiedza niepełna wiedza graczy o stanie graczy o stanie determinizm szachy okręty gryzkostką losowość (np. chińczyk) brydż

Wykład7,31III2010,str.2 Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie! pełna wiedza niepełna wiedza graczy o stanie graczy o stanie determinizm szachy okręty gryzkostką losowość (np. chińczyk) brydż Do opisu gry potrzeba: specyfikacji graczy

Wykład7,31III2010,str.2 Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie! pełna wiedza niepełna wiedza graczy o stanie graczy o stanie determinizm szachy okręty gryzkostką losowość (np. chińczyk) brydż Do opisu gry potrzeba: specyfikacji graczy, określenia ich celów

Wykład7,31III2010,str.2 Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie! pełna wiedza niepełna wiedza graczy o stanie graczy o stanie determinizm szachy okręty gryzkostką losowość (np. chińczyk) brydż Do opisu gry potrzeba: specyfikacji graczy, określenia ich celów, opisu dostępnej informacji

Wykład7,31III2010,str.2 Odróżniać losowość od wiedzy graczy o stanie! pełna wiedza niepełna wiedza graczy o stanie graczy o stanie determinizm szachy okręty gryzkostką losowość (np. chińczyk) brydż Do opisu gry potrzeba: specyfikacji graczy, określenia ich celów, opisu dostępnej informacji, specyfikacji ich strategii.

Wykład7,31III2010,str.3 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej

Wykład7,31III2010,str.3 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: gracze wykonują ruchy jednocześnie

Wykład7,31III2010,str.3 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierz wypłat dla A(skoro suma zerowa, wystarczy podać, ile wygrywa jeden gracz, drugi przegrywa tyle samo)

Wykład7,31III2010,str.3 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierz wypłat dla A(skoro suma zerowa, wystarczy podać, ile wygrywa jeden gracz, drugi przegrywa tyle samo): ruchy gracza B b 1 b 2... b k ruchy gracza A a2 a1... an u 11 u 12... u 1k u 21 u 22... u 2k............ u n1 u n2... u nk u ij R dla i,j [1..n] [1..k]

Wykład7,31III2010,str.4 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: PAPIER, KAMIEŃ, NOŻYCE

Wykład7,31III2010,str.4 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: PAPIER, KAMIEŃ, NOŻYCE gracze wykonują ruchy jednocześnie

Wykład7,31III2010,str.4 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: PAPIER, KAMIEŃ, NOŻYCE gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierzwypłatdlaa: A B papier kamień nożyce papier kamień nożyce

Wykład7,31III2010,str.4 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: PAPIER, KAMIEŃ, NOŻYCE gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierzwypłatdlaa: A B papier kamień nożyce papier 0 kamień 0 nożyce 0

Wykład7,31III2010,str.4 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: PAPIER, KAMIEŃ, NOŻYCE gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierzwypłatdlaa: A B papier kamień nożyce papier 0 1 1 kamień 0 1 nożyce 0

Wykład7,31III2010,str.4 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie zerowej: PAPIER, KAMIEŃ, NOŻYCE gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierzwypłatdlaa: A B papier kamień nożyce papier 0 1 1 kamień 1 0 1 nożyce 1 1 0

Wykład7,31III2010,str.5 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie niezerowej: DYLEMAT WIĘŹNIA

Wykład7,31III2010,str.5 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie niezerowej: DYLEMAT WIĘŹNIA gracze wykonują ruchy jednocześnie

Wykład7,31III2010,str.5 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie niezerowej: DYLEMAT WIĘŹNIA gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierz wypłat: A B współpraca zdrada współpraca 3 3 20 0 zdrada 0 20 10 10

Wykład7,31III2010,str.5 Prosta gra macierzowa, 2-osobowa, o sumie niezerowej: DYLEMAT WIĘŹNIA gracze wykonują ruchy jednocześnie; macierz wypłat: A B współpraca zdrada współpraca 3 3 zdrada 0 20 20 0 10 10 Strategia optymalna: zawsze zdradzać.

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.6

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.6 Mantra liberalna: Niech każdy dba o swój interes, wtedy interes wspólny sam o siebie zadba.

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.6 Mantra liberalna: Niech każdy dba o swój interes, wtedy interes wspólny sam o siebie zadba. W sytuacji dylematu więźnia(np. w sprawach globalnych, jak wpływ na klimat) interesy jednostkowe nie składają się w interes wspólny...

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.6 Mantra liberalna: Niech każdy dba o swój interes, wtedy interes wspólny sam o siebie zadba. W sytuacji dylematu więźnia(np. w sprawach globalnych, jak wpływ na klimat) interesy jednostkowe nie składają się w interes wspólny... Problem ewolucjonistów: Skąd w przyrodzie biorą się zachowania altruistyczne?

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.6 Mantra liberalna: Niech każdy dba o swój interes, wtedy interes wspólny sam o siebie zadba. W sytuacji dylematu więźnia(np. w sprawach globalnych, jak wpływ na klimat) interesy jednostkowe nie składają się w interes wspólny... Problem ewolucjonistów: Skąd w przyrodzie biorą się zachowania altruistyczne? Geny osobnika, który poświęca się dla bliźniego/grupy/społeczności, powinnyzanikać,botojestgorszastrategiagryniżegoizm...

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia:

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach.

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach. Jeśli liczba rozgrywek nie jest z góry ograniczona, to strategią lepszą od pełnego egoizmu jest wet za wet

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach. Jeśli liczba rozgrywek nie jest z góry ograniczona, to strategią lepszą od pełnego egoizmu jest wet za wet : na początku współpracować

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach. Jeśli liczba rozgrywek nie jest z góry ograniczona, to strategią lepszą od pełnego egoizmu jest wet za wet : na początku współpracować, w następnych turach robić tak, jak poprzednio zrobił przeciwnik

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach. Jeśli liczba rozgrywek nie jest z góry ograniczona, to strategią lepszą od pełnego egoizmu jest wet za wet : na początku współpracować, w następnych turach robić tak, jak poprzednio zrobił przeciwnik; cojakiśczas(losowo) darowaćwinę pójśćnawspółpracęmimo że przeciwnik zdradził.

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach. Jeśli liczba rozgrywek nie jest z góry ograniczona, to strategią lepszą od pełnego egoizmu jest wet za wet : na początku współpracować, w następnych turach robić tak, jak poprzednio zrobił przeciwnik; cojakiśczas(losowo) darowaćwinę pójśćnawspółpracęmimo że przeciwnik zdradził. Być może liberalny ład społeczny może działać na zasadzie iterowanego dylematu więźnia...

Dygresja polityczno-ewolucyjna Wykład7,31III2010,str.7 Hipotetyczna odpowiedź: Iterowany dylemat więźnia: Gramy wiele razy i w każdej rozgrywce bierzemy pod uwagę zachowanie przeciwnika/partnera w poprzednich rozgrywkach. Jeśli liczba rozgrywek nie jest z góry ograniczona, to strategią lepszą od pełnego egoizmu jest wet za wet : na początku współpracować, w następnych turach robić tak, jak poprzednio zrobił przeciwnik; cojakiśczas(losowo) darowaćwinę pójśćnawspółpracęmimo że przeciwnik zdradził. Być może liberalny ład społeczny może działać na zasadzie iterowanego dylematu więźnia... Być może altruizm powstaje z iterowanego dylematu więźnia...

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax)

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0.

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0.

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku.

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 1 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.8 Gra w zapałki(minimax): Gracze kolejno biorą zkupkipo1lub2 zapałki. Kto weźmie ostatnią przegrywa. Wygrana czerwonego: 1; zielonego: 0. 5 4 3 3 2 2 1 2 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0-1 0-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -2-1 -1-2 -1-1 -1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 Czerwony zainteresowany jest maksymalizacją wyniku. Zielony zainteresowany jest minimalizacją wyniku. 1 0 0 0

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax : minimax stosuje się do gier 2-osobowych, w których gracze wykonują ruchy na przemian; jeden z nich zainteresowany jest minimalizacją a drugi maksymalizacją wyniku

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax : minimax stosuje się do gier 2-osobowych, w których gracze wykonują ruchy na przemian; jeden z nich zainteresowany jest minimalizacją a drugi maksymalizacją wyniku

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax : minimax stosuje się do gier 2-osobowych, w których gracze wykonują ruchy na przemian; jeden z nich zainteresowany jest minimalizacją a drugi maksymalizacją wyniku; oceniasięwszystkiepozycjewpełnymdrzewiegry począwszyod liści i skończywszy na korzeniu

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax : minimax stosuje się do gier 2-osobowych, w których gracze wykonują ruchy na przemian; jeden z nich zainteresowany jest minimalizacją a drugi maksymalizacją wyniku; oceniasięwszystkiepozycjewpełnymdrzewiegry począwszyod liści i skończywszy na korzeniu: najpierw na liściach wpisuje się wyniki zakończonych rozgrywek

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax : minimax stosuje się do gier 2-osobowych, w których gracze wykonują ruchy na przemian; jeden z nich zainteresowany jest minimalizacją a drugi maksymalizacją wyniku; oceniasięwszystkiepozycjewpełnymdrzewiegry począwszyod liści i skończywszy na korzeniu: najpierw na liściach wpisuje się wyniki zakończonych rozgrywek; potem na każdym wierzchołku wewnętrznym wpisuje się minimum lub maximum(zależnie od tego, który gracz ma ruch) ocen dzieci tego wierzchołka

Wykład7,31III2010,str.9 Strategia minimax : minimax stosuje się do gier 2-osobowych, w których gracze wykonują ruchy na przemian; jeden z nich zainteresowany jest minimalizacją a drugi maksymalizacją wyniku; oceniasięwszystkiepozycjewpełnymdrzewiegry począwszyod liści i skończywszy na korzeniu: najpierw na liściach wpisuje się wyniki zakończonych rozgrywek; potem na każdym wierzchołku wewnętrznym wpisuje się minimum lub maximum(zależnie od tego, który gracz ma ruch) ocen dzieci tego wierzchołka; w każdej pozycji gracz powinien wykonać ruch prowadzący do pozycji o najniższej lub najwyższej(zależnie od tego, który z nich) ocenie.

Wykład7,31III2010,str.10 Funkcja oceny pozycji w strategii minimax : int ocena(stan_planszy pl, int czyj_ruch){ if(gra_zakonczona(pl, czyj_ruch)) return wielkosc_wyplaty(pl, czyj_ruch); else{ int i, min, max, oc; Stan_planszy pl1; min=infty;max=-infty; for(i in zbior_mozliwych_ruchow(pl,czyj_ruch)){ wykonaj_ruch(&pl1, pl, i); oc=ocena(pl1,(czyj_ruch==max?min:max)); if(oc>max) max=oc; if(oc<min) min=oc; if(czyj_ruch == MAX) return max; else return min; } } }

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.11 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Wykład7,31III2010,str.11 Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

1 1-1 -1 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Wykład7,31III2010,str.11 Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

1 1-1 -1 Wygrana krzyżyka: 1; kółka:-1. Krzyżyk zainteresowany jest maksymalizacją. Kółko zainteresowane jest minimalizacją. Wykład7,31III2010,str.11 Drzewa nawet prostych gier są na ogół olbrzymie, a minimax trzeba zacząć od liści, więc wydaje się, że potrzebne jest całe drzewo.

Wykład7,31III2010,str.12 Heurystyczna ocena pozycji

Wykład7,31III2010,str.12 Heurystyczna ocena pozycji: budujemy fragment drzewa gry o takiej wysokości, na jaką nas stać; liście tego fragmentu są wewnętrznymi węzłami całego drzewa, więc niemapewności,ktownichwygrywa

Wykład7,31III2010,str.12 Heurystyczna ocena pozycji: budujemy fragment drzewa gry o takiej wysokości, na jaką nas stać; liście tego fragmentu są wewnętrznymi węzłami całego drzewa, więc niemapewności,ktownichwygrywa; stosujemy jakąś heurystyczną ocenę pozycji na liściach tego fragmentu

Wykład7,31III2010,str.12 Heurystyczna ocena pozycji: budujemy fragment drzewa gry o takiej wysokości, na jaką nas stać; liście tego fragmentu są wewnętrznymi węzłami całego drzewa, więc niemapewności,ktownichwygrywa; stosujemy jakąś heurystyczną ocenę pozycji na liściach tego fragmentu; propagujemy na cały fragment ocenę z liści stosując zwykły minimax

Wykład7,31III2010,str.12 Heurystyczna ocena pozycji: budujemy fragment drzewa gry o takiej wysokości, na jaką nas stać; liście tego fragmentu są wewnętrznymi węzłami całego drzewa, więc niemapewności,ktownichwygrywa; stosujemy jakąś heurystyczną ocenę pozycji na liściach tego fragmentu; propagujemy na cały fragment ocenę z liści stosując zwykły minimax; wybieramy ruch wg minimaxu

Wykład7,31III2010,str.12 Heurystyczna ocena pozycji: budujemy fragment drzewa gry o takiej wysokości, na jaką nas stać; liście tego fragmentu są wewnętrznymi węzłami całego drzewa, więc niemapewności,ktownichwygrywa; stosujemy jakąś heurystyczną ocenę pozycji na liściach tego fragmentu; propagujemy na cały fragment ocenę z liści stosując zwykły minimax; wybieramy ruch wg minimaxu; usuwamy oceny; przy następnym ruchu budujemy nowy fragment drzewa sięgający głębiej i oceniamy jak wyżej.

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4 0 2 2 1

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. 8-1 -2 7 6 0 1-1 -2-1 -2 6 5 5 4 0 2 2 1

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. 8-1 -2 7 6 0 1-1 -2-1 -2 6 5 5 4 0 2 2 1 Z pktu widzenia Czerwonego: 1.biorę2zapałki;isadzę,żeZielonyweźmie2

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. Z pktu widzenia Czerwonego: 1.biorę2zapałki;isadzę,żeZielonyweźmie2 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4-1 -2 3 2-1 -2-1 -2 2 1 1 0 2 1 1 0

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. Z pktu widzenia Czerwonego: 1.biorę2zapałki;isadzę,żeZielonyweźmie2 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4-1 -2 3 2 1 0-1 -2-1 -2 2 1 1 0 2 1 1 0

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. Z pktu widzenia Czerwonego: 1.biorę2zapałki;isadzę,żeZielonyweźmie2; 2.biorę1zapałkę;isadzę,żeZielonyweźmie2 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4-1 -2 3 2 1 0-1 -2-1 -2 2 1 1 0 2 1 1 0

Wykład7,31III2010,str.13 Gra w zapałki: Heureza: (liczba zapałek) mod 3 Czerwony: jak najwyższa ocena Zielony: jak najniższa ocena Uwaga: Dlatejgrytakaheurezaniema sensu; to tylko taka sobie ilustracja działania algorytmu. Z pktu widzenia Czerwonego: 1.biorę2zapałki;isadzę,żeZielonyweźmie2; 2.biorę1zapałkę;isadzę,żeZielonyweźmie2; 3... 8-1 -2 7 6-1 -2-1 -2 6 5 5 4-1 -2 3 2 1 0-1 -2-1 -2 2 1 1 0 2 1 1 0

Wykład7,31III2010,str.14 Przycinanie α-β: ruch ma kółko, zainteresowany minimalizacją; topoddrzewoniebędziegrało,bo ma wyższą ocenę niż sąsiednie. W takiej sytuacji tego poddrzewa można w ogóle nie rozpatrywać.

Wykład7,31III2010,str.14 Przycinanie α-β: -1 ruch ma kółko, zainteresowany minimalizacją; topoddrzewoniebędziegrało,bo ma wyższą ocenę niż sąsiednie. W takiej sytuacji tego poddrzewa można w ogóle nie rozpatrywać. 1-1 1

Wykład7,31III2010,str.14 Przycinanie α-β: -1 ruch ma kółko, zainteresowany minimalizacją; topoddrzewoniebędziegrało,bo ma wyższą ocenę niż sąsiednie. W takiej sytuacji tego poddrzewa można w ogóle nie rozpatrywać. 1-1 1

Wykład7,31III2010,str.14 Przycinanie α-β: -1 ruch ma kółko, zainteresowany minimalizacją; topoddrzewoniebędziegrało,bo ma wyższą ocenę niż sąsiednie. W takiej sytuacji tego poddrzewa można w ogóle nie rozpatrywać. 1-1 1

Wykład7,31III2010,str.14 Przycinanie α-β: -1 ruch ma kółko, zainteresowany minimalizacją; topoddrzewoniebędziegrało,bo ma wyższą ocenę niż sąsiednie. W takiej sytuacji tego poddrzewa można w ogóle nie rozpatrywać. 1-1 1

Wykład7,31III2010,str.15 Przycinanie α-β: min max A B C

Wykład7,31III2010,str.15 Przycinanie α-β: a min max A B C

Wykład7,31III2010,str.15 Przycinanie α-β: a b min max A B C

Wykład7,31III2010,str.15 Przycinanie α-β: a b? min max A B C

Wykład7,31III2010,str.15 Przycinanie α-β: a b b? min max A B C

Wykład7,31III2010,str.15 Przycinanie α-β: a b b? min max A B C Jeślia b,todrzewacnietrzebaprzeglądać, bo gracz min nie pozwoli tam wejść, wybierze poddrzewo A.