人工智能与信息社会考试答案参考.pdf

在人工智能领域，剪枝（Pruning）是一种优化策略，常用于决策树学习算法中，以减少决策树的复杂性，提高模型的效率和泛化能力。在给定的题目中，多次提到了"()剪枝"，而选项A是"Alpha"，这可能是指Alpha-Beta剪枝。 Alpha-Beta剪枝是博弈论中的一种搜索算法，主要用于解决两个玩家的零和游戏，如国际象棋或围棋。这个算法是A*搜索算法的一个变种，目标是在最小化和最大化交替的搜索过程中，尽可能早地剔除那些不可能影响最优解的分支，从而降低搜索空间的大小。 在Alpha-Beta剪枝中： - Alpha代表了当前在最大化分支（玩家试图获得最大收益）上找到的最好结果的下界。 - Beta代表了当前在最小化分支（玩家试图使对手获得最小收益）上找到的最好结果的上界。 当Alpha值超过了Beta值时，表示在当前分支上，无论后续如何选择，都无法得到比Alpha更好的结果，因此可以剪掉该分支，避免无谓的计算。反之，如果Beta值小于等于Alpha值，那么最小化的部分已经无法得到比Alpha更差的结果，也可以剪枝。 这个剪枝过程对于减少计算量至关重要，尤其是在深度优先搜索中，可以显著提升在有限时间内找到近似最优解的能力。在实际应用中，Alpha-Beta剪枝已经被证明在很多棋类游戏中能够有效提高计算机对弈的性能。 总结来说，"Alpha剪枝"可能是指在决策树学习中的某种特定剪枝方法，但更常见的是在博弈论的Alpha-Beta搜索算法中，它通过设置Alpha和Beta值来减少搜索空间，提高搜索效率。在给定的考试答案中，这可能是考察学生对这一关键概念的理解和识别。