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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。 (ja)
- 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。 (ja)
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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。 (ja)
- 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。 (ja)
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