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}
Minimax, Alpha-Bêta et heuristiques associées
int meilleureEvaluation = - Taille * Taille - 1;
char autre = virus . adversaire (joueur );
Coup coup ;
for (list:: iterator it = listeCoups .begin ();
}
i t ! = l i s te Cou p s . end () ; ++ i t ) {
virus .joue (* it );
int eval = -negamax ( depth - 1, autre , coup );
if (eval > meilleureEvaluation) {
}
meilleureEvaluation = eval ;
meilleurCoup = * i t;
virus . dejoue ( * it );
return meilleureEvaluation ;
2.14.5 Coupe bêta
La figure 2. 6 donne un exemple de coupe bêta.
>=18
18
FIGURE 2.6 - Une coupe bêta.
2.14.6 Développement de l'arbre avec I' Alpha-Bêta
Réponse : La figure 2. 7 donne l'arbre développé par l' Alpha-Bêta. Il comporte 18
noeuds au lieu de 39 pour le Minimax. La valeur trouvée et le meilleur coup sont les
mêmes que pour le Minimax.
}
Minimax, Alpha-Bêta et heuristiques associées
int meilleureEvaluation = - Taille * Taille - 1;
char autre = virus . adversaire (joueur );
Coup coup ;
for (list
}
i t ! = l i s te Cou p s . end () ; ++ i t ) {
virus .joue (* it );
int eval = -negamax ( depth - 1, autre , coup );
if (eval > meilleureEvaluation) {
}
meilleureEvaluation = eval ;
meilleurCoup = * i t;
virus . dejoue ( * it );
return meilleureEvaluation ;
2.14.5 Coupe bêta
La figure 2. 6 donne un exemple de coupe bêta.
>=18
18
FIGURE 2.6 - Une coupe bêta.
2.14.6 Développement de l'arbre avec I' Alpha-Bêta
Réponse : La figure 2. 7 donne l'arbre développé par l' Alpha-Bêta. Il comporte 18
noeuds au lieu de 39 pour le Minimax. La valeur trouvée et le meilleur coup sont les
mêmes que pour le Minimax.
