極小化極大值演算法

『壹』 小化大是什麼

樓主算是問對人啦.我是做計算機博弈游戲開發的.
1、提出這個問題是為了解決象棋,五子棋這樣的二人全息零和博弈
二人：游戲是2個人玩的
全息：雙方的棋面信息都可以看到.（撲克牌就不同了）
零和：雙方的利益和是0.如果你勝利積1分.我就是輸-1分.相加就是0
2、極大極小的概念是相對的
我走棋,希望對我的利益幫助是最大的.對你的利益幫主是最小的
3、經典的例子很多.井字棋,五子棋,中國象棋,國際象棋等
象棋為例：
我和樓主對弈,某一步,我有N中走法,期中一種走法x後.我還要評估樓主針對我的X走法的所有應付策略.如果對2個人的局面做一個評判.我肯定希望選擇者N種走法中,即時你應對了,對我利益也是最大的那種走法.
4、這個概念我就貼個地址吧.後面的負極大極小演算法,alphabeta剪枝演算法都很經典的
希望你早日寫一個屬於你自己的極大較小值演算法的游戲
好運!

『貳』 如何求極大值和極小值

y=x^4-8x²+2=(x²-4)²-14；這是一個偶函數，其圖像關系y軸對稱。當x=±2時獲得最小值-14;

∴在區間[-1，3]內，ymin=f(2)=-14；ymax=f(3)=11; 其圖像如下：

『叄』 什麼是極小化極大演算法

樓主算是問對人啦。我是做計算機博弈游戲開發的。

1、提出這個問題是為了解決象棋，五子棋這樣的二人全息零和博弈
二人：游戲是2個人玩的
全息：雙方的棋面信息都可以看到。（撲克牌就不同了）
零和：雙方的利益和是0.如果你勝利積1分。我就是輸-1分。相加就是0
2、極大極小的概念是相對的
我走棋，希望對我的利益幫助是最大的。對你的利益幫主是最小的
3、經典的例子很多。井字棋，五子棋，中國象棋，國際象棋等
象棋為例：
我和樓主對弈，某一步，我有N中走法，期中一種走法x後。我還要評估樓主針對我的X走法的所有應付策略。如果對2個人的局面做一個評判。我肯定希望選擇者N種走法中，即時你應對了，對我利益也是最大的那種走法。
4、這個概念我就貼個地址吧。後面的負極大極小演算法，alphabeta剪枝演算法都很經典的
希望你早日寫一個屬於你自己的極大較小值演算法的游戲
http://www.xqbase.com/computer.htm【一定要通讀10遍以上】
好運！

『肆』 極大極小演算法有些不明白

先來說極小極大演算法主要應用於什麼樣的游戲：
1. 零和游戲（Zero-sum Game）：意思就是你死我活，一方的勝利代表另一方的失敗，比如，象棋，五子棋等。
2. 完全信息（Perfect Information）：玩家知道之前所有的步驟。象棋就是完全信息，因為玩家是交替著落子，且之前的步驟都能在棋盤上體現，但是石頭剪子布就不是。
這樣的游戲通常可以把他們看作一個樹狀圖，把每一種可能性列出來。比如下面這個井字棋游戲，Max代表你自己，Min代表你的對手。
這個時候我們需要給每一種結果一個分數，就是這里的Utility。這個分數是站在我自己（也就是Max）的角度評估的，比如上圖中我贏了就是＋1，輸了是－1，平局時0。所以，我希望最大化這個分數，而我的對手希望最小化這個分數。（在游戲中，這個分數被稱為static value。）這里要說一下，井字棋是個比較簡單的游戲，所以可以列出所有可能的結果。但是，大部分游戲是不太可能把所有結果都列出來的。根據計算機運算量，我們可能只能往前推7，8步，所以這個時候分數就不只－1，1，0這么簡單了，會有專門的演算法來根據當前結果給不同的分數。
假設我們有如下圖的游戲，我是先手，我應該如何利用Minmax演算法來選出第一步怎麼走呢？
當然對於一個復雜的游戲來說，比如象棋，肯定是需要非常多步才能完成的。這就導致結果的數量是成幾何增長的，也就是說，如果這個游戲每一步都有n個選擇，那麼在x步以後，將會有n^x個選擇。這個時候，我們就需要採取剪枝演算法（Alpha-Beta）來減少運算量。從剪枝演算法這個名字我們就能看出，這個演算法能讓我們剪掉樹狀圖中的一些分支，從而減少運算量。在這里也說一下剪枝演算法，因為這並不是個不同於極小極大的演算法，而是極小極大演算法的升級版。
我們將游戲簡化成如下圖，使用Minimax演算法，我們可以得出這樣的結果

『伍』 如圖，求問如何計算極大值和極小值

好像條件不夠吧？應該還有總面積或者其他什麼條件限制的吧？用高等數學里列出函數，求該函數的
一階導數
，令一階導數等於0，可以算出極值，再求
二階導數
，根據結果是大於0還是＜0判斷所得的是極大值還是
極小值

『陸』 函數極大值極小值怎麼求

需要把原函數求導。然後令導函數為0，求出它的極值，左正右負極大值，左負右正極小值。

函數（function）的定義通常分為傳統定義和近代定義，函數的兩個定義本質是相同的，只是敘述概念的出發點不同，傳統定義是從運動變化的觀點出發，而近代定義是從集合、映射的觀點出發。

函數的近代定義是給定一個數集A，假設其中的元素為x，對A中的元素x施加對應法則f，記作f（x），得到另一數集B，假設B中的元素為y，則y與x之間的等量關系可以用y=f（x）表示，函數概念含有三個要素：定義域A、值域B和對應法則f。其中核心是對應法則f，它是函數關系的本質特徵。

函數概念：

在一個變化過程中，發生變化的量叫變數（數學中，變數為x，而y則隨x值的變化而變化），有些數值是不隨變數而改變的，我們稱它們為常量。

自變數（函數）：一個與它量有關聯的變數，這一量中的任何一值都能在它量中找到對應的固定值。

因變數（函數）：隨著自變數的變化而變化，且自變數取唯一值時，因變數（函數）有且只有唯一值與其相對應。

函數值：在y是x的函數中，x確定一個值，y就隨之確定一個值，當x取a時，y就隨之確定為b，b就叫做a的函數值。

『柒』 Minimax怎麼使用

Minimax演算法又名極小化極大演算法，是一種找出失敗的最大可能性中的最小值的演算法。 概述 Minimax演算法常用於棋類等由兩方較量的游戲和程序。該演算法是一個零總和演算法。
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『捌』 極大值和極小值怎麼算

函數導數為零的點，均有可能是極值點。
先增後減的點為極大值點。
先減後增的點為極小值點。

『玖』 什麼意思…MiniMax

Minimax演算法又名極小化極大演算法，是一種找出失敗的最大可能性中的最小值的演算法。

『拾』 極大極小值求法

先求定義域，如果給了一個區間，求極大/極小值則不用，然後求區間（a，b）兩側的值f（a），f（b），再求原函數的導數，求最大值f（c）最小值f（d），判斷取最大或最小值時，x＝c或x＝d是否在區間（a，b）內，若在，極大值取f（a），f（b），f（c），f（d）中的最大的那個，極小值去最小的那個