MTD(f)
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MTD(f) は MTD(n, f) (Memory-enhanced Test Driver with node n and value f) の略で、アルファ・ベータ法やNegaScoutよりも効率の良いミニマックス法アルゴリズムの一種である。MTD(f) は、ミニマックス値を見積もった値 f から、 Null Window Search を何度も繰り返す事で実際のミニマックス値に向けて近づいていく探索法である。ミニマックス値が見つかると、再び Null Window Search を行っても同じ値が返るようになるので、これを探索の終了条件とする。
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MTD(f) is an alpha-beta game tree search algorithm modified to use ‘zero-window’ initial search bounds, and memory (usually a transposition table) to reuse intermediate search results. MTD(f) is a shortened form of MTD(n,f) which stands for Memory-enhanced Test Driver with node ‘n’ and value ‘f’. The efficacy of this paradigm depends on a good initial guess, and the supposition that the final minimax value lies in a narrow window around the guess (which becomes an upper/lower bound for the search from root). The memory structure is used to save an initial guess determined elsewhere.
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MTD(f)
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MTD(f) is an alpha-beta game tree search algorithm modified to use ‘zero-window’ initial search bounds, and memory (usually a transposition table) to reuse intermediate search results. MTD(f) is a shortened form of MTD(n,f) which stands for Memory-enhanced Test Driver with node ‘n’ and value ‘f’. The efficacy of this paradigm depends on a good initial guess, and the supposition that the final minimax value lies in a narrow window around the guess (which becomes an upper/lower bound for the search from root). The memory structure is used to save an initial guess determined elsewhere. MTD(f) was introduced in 1994 and largely supplanted NegaScout (PVS), the previously dominant search paradigm for chess, checkers, othello and other game automatons.
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MTD(f) は MTD(n, f) (Memory-enhanced Test Driver with node n and value f) の略で、アルファ・ベータ法やNegaScoutよりも効率の良いミニマックス法アルゴリズムの一種である。MTD(f) は、ミニマックス値を見積もった値 f から、 Null Window Search を何度も繰り返す事で実際のミニマックス値に向けて近づいていく探索法である。ミニマックス値が見つかると、再び Null Window Search を行っても同じ値が返るようになるので、これを探索の終了条件とする。
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