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ミニマックス法中国語の意味

ミニマックス法の意味

例文

  • 葉ノードの評価値がhiのとき,葉ノードからさらに深さ2のミニマックス法で探索したときの返り値をFiとすると,仮定よりFiは,正規分布N(hi,σ2)に従う.
    叶节点的评测值为hi时,若从叶节点用极大极小法检索深度2的时候的返回值为Fi,根据假设,Fi服从正态分布N(hi,σ2)。
  • 先手,後手,と交互に選択手を決めてゲームを進め,先手がT手(T = 2, 3, 5, 7)探索し,T手目に選択した(期待値法とミニマックス法による)手を決定する.
    先手,后手交替选择着数推进游戏,先手检索T手(T = 2, 3, 5, 7),并确定在第T手所选择的(根据期望值法和极大极小法)着数。
  • (1)1手での実験と同じ対戦棋譜10,000局面に対して,後手をミニマックス法での探索に固定し,先手を期待値法で探索した場合とミニマックス法で探索した場合を比較する.
    (1)对于和1手实验相同的比较棋谱10,000个局面,后手固定为用极大极小法检索的值,比较先手用期望值法和极大极小法进行检索时的情况。
  • (1)1手での実験と同じ対戦棋譜10,000局面に対して,後手をミニマックス法での探索に固定し,先手を期待値法で探索した場合とミニマックス法で探索した場合を比較する.
    (1)对于和1手实验相同的比较棋谱10,000个局面,后手固定为用极大极小法检索的值,比较先手用期望值法和极大极小法进行检索时的情况。
  • ノードCi(i = 1, 2)の評価値をhi,ノードCiをルートノードとする深さ2のゲーム木(ゲーム木Aまたはゲーム木B)のミニマックス法による返り値をgiとする.
    设定节点Ci(i = 1, 2)的评测值为hi,以节点Ci为根节点的深度为2的游戏树(游戏树A或游戏树B)的由极大极小法检索所得的返回值为gi。
  • (a)期待値法とミニマックス法のそれぞれでT手目を探索する際に与えられた局面から深さD + 2の探索をし,(1)で決定されたミニマックス法と期待値法の選択手への返り値の大小で探索法の優劣を比較する.
    (a)从期望值法和极大极小法检索第T手着数时所赋予的局面以深度D + 2进行检索,用对(1)中所确定的极大极小法和期望值法所选择的着数的返回值大小来比较检索法的优劣。
  • (a)期待値法とミニマックス法のそれぞれでT手目を探索する際に与えられた局面から深さD + 2の探索をし,(1)で決定されたミニマックス法と期待値法の選択手への返り値の大小で探索法の優劣を比較する.
    (a)从期望值法和极大极小法检索第T手着数时所赋予的局面以深度D + 2进行检索,用对(1)中所确定的极大极小法和期望值法所选择的着数的返回值大小来比较检索法的优劣。
  • 葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映している場合には,このミニマックス法による探索は最善の手を選択するが,葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映していない場合には,ミニマックス法の返り値を求める方法は,最善の方法とは限らない.
    赋予叶节点的评测值若正确反映了游戏结果,则根据极大极小法进行的搜索将会选择最有利的一着,若赋予叶节点的评测值没有正确反映游戏结果,那么用极大极小法来求得返回值并不一定是最好的方法。
  • 葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映している場合には,このミニマックス法による探索は最善の手を選択するが,葉ノードに与えられた評価値がゲームの結果を正確に反映していない場合には,ミニマックス法の返り値を求める方法は,最善の方法とは限らない.
    赋予叶节点的评测值若正确反映了游戏结果,则根据极大极小法进行的搜索将会选择最有利的一着,若赋予叶节点的评测值没有正确反映游戏结果,那么用极大极小法来求得返回值并不一定是最好的方法。
  • @equation_0@評価指数1は,実験局面数10,000に対して期待値法の選択手がミニマックス法の選択手より良い手であった局面数の割合を,評価指数2は,期待値法とミニマックス法の選択手が異なった局面に対する期待値法の勝率を示す.
    @equation_0@评测指数1表示的是在10,000各实验局面中期望值法所选择的着数优于极大极小法选择着数的局面数量的比例,而评测值2表示的是期望值法和极大极小法所选择的着数相异时期望值法的获胜概率。
  • もっと例文:  1  2  3  4  5
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