如何根据其得分和子项的得分动态选择和扩展某个搜索节点？

Question

我熟悉大多数路径查找和图形搜索算法，但我不确定如何动态解决这个问题，我确信我忽略了一些东西。

目前，我的方法非常静态且硬编码。这是关于我创建AI的单人游戏俄罗斯方块。

当前和下一部分是众所周知的，不再进一步。由于分支因子相当宽，我只查看当前片段的所有可能状态的最佳3个状态，然后再查看下一个片段生成的最佳3个状态。

为了深入了解深度3的未来，我会为所有可能的部分生成所有状态，获得最佳状态并计算它们的平均值。这可以继续进一步深入，并且仅取决于CPU功率。

由于我只采取了最好的3，然后是次佳3然后只有最好的计算平均值，这似乎并不均衡。我需要一些动态选择和扩展某个搜索节点的东西，具体取决于它的分数和子节目的分数。

Answer 1

有更明智的搜索策略，你可以看看

• Expecti-Max algorithm，这是针对随机问题的Alpha-Beta搜索版本，或
• Monte-Carlo Tree Search（或特别是UCT）。