MinimaxAgent是一种用于决策和策略选择的算法，广泛应用于棋类游戏和回合制策略游戏。其核心理念是通过最小化对手的最大收益来实现自身的最优策略。这一算法模...
MinimaxAgent的核心思想源自博弈论，尤其是在二人零和游戏中最为常用。它的主要目标是通过评估可能的所有对弈状态，找到一个最佳策略，以最小化自己的最大损失...
随着机器学习和深度学习技术的发展，MinimaxAgent的能力越来越强大。它通过不断的自我学习，可以在与其他玩家的对抗中逐渐掌握最佳策略。这种自我优化的特性使...
MinimaxAgent的核心理念源自博弈论，其基本目的在于帮助智能体在对抗性的环境中做出最佳决策。其工作原理是通过构建一个决策树，寻找当前状态下能导致最小损失...
MinimaxAgent依赖于一种被称为“极小极大”（Minimax）算法的策略，这是一种在博弈中常用的决策制定方式。它的基本思想是，智能体会考虑到对手的可能反...
