More Related Content
PDF
PDF
PDF
PDF
PDF
Lecture2 search and research PDF
PDF
PDF
Training strategic management ver03 Viewers also liked
PDF
PDF
PPTX
PPTX
검색어 대중도, 연결망 분석 - 21021899 김수빈 PPTX
Machine Learning in the age of Big Data PPT
PPTX
[Webinar] How Big Data and Machine Learning Are Transforming ITSM PDF
Big data, new epistemologies and paradigm shifts PPT
PPTX
Big Data and Machine Learning PPT
2-Agents- Artificial Intelligence PPT
PPTX
20120924134035 빅데이터시대,ai의새로운의미와가치 PPT
PPT
PDF
Big Data & Artificial Intelligence PPTX
Introduction to Big Data/Machine Learning AI ch6
- 1.
رﻗﺎﺑﺘﻲ ﺟﺴﺘﺠﻮيﻲ ﺑر ﺠﻮي ﺟ
ﺷﺸﻢ ﻓﺼﻞ
رﺿﻮي ﻧﺎﺻﺮ ﺳﻴﺪرﺿﻮي ﺻﺮ ﻴ
Email: razavi@Comp.iust.ac.ir
13841384
ﻣﻘﺪﻣﻪﻣﻘﺪﻣﻪ
•ﺑﻬﻴﻨﻪ ﻫﺎي ﺗﺼﻤﻴﻢ
آﻟ •آﻟﻔﺎ ﻫﺮس-ﺑﺘﺎ
•ﻛﺎﻣﻞ ﻏ و ﺑﻼدرﻧﮓ ﻫﺎي ﺗﺼ •ﻛﺎﻣﻞ ﻏﻴﺮ و ﺑﻼدرﻧﮓ ﻫﺎي ﺗﺼﻤﻴﻢ
N. Razavi - AI course - 2005 2
ﻫﺎ ﺑﺎزي در ﺑﻬﻴﻨﻪ ﻫﺎي ﺗﺼﻤﻴﻢﻫﺎ ﺑﺎزي در ﺑﻬﻴﻨﻪ ﻫﺎي ﺗﺼﻤﻴﻢ
•ﺑﺎزيﻫﺎيدوﻧﻔﺮه)MAXوMIN(
ا اMAXﺎزﻛMIN •اﺑﺘﺪاMAXﺑﺎزيﻣﻲ،ﻛﻨﺪﺳﭙﺲMINو...
•ﺑﺎزيﺑﻪﻋﻨﻮانﻳﻚﻧﻮعازﻣﺴﺄﻟﻪﺟﺴﺘﺠﻮ ز ﺑﺑﻮﻳﻮعزﻮ
–ﺣﺎﻟﺖاوﻟﻴﻪ:ﺷﺎﻣﻞﻣﻮﻗﻌﻴﺖﺻﻔﺤﻪوﻧﻮﺑﺖﺑﺎزﻳﻜﻦ
ﺗﺎﺎﻧﺸﻟاززﺎ(move state)ااﻧ ﮔ –ﺗﺎﺑﻊﺟﺎﻧﺸﻴﻦ:ﻟﻴﺴﺘﻲاززوجﻫﺎي(move, state)راﺑﺮﻣﻲﮔﺮداﻧﺪ
–ﺗﺴﺖﺗﺮﻣﻴﻨﺎل:ﺗﻌﻴﻴﻦﻛﻨﻨﺪهﭘﺎﻳﺎنﺑﺎزي)ﺣﺎﻟﺖﻫﺎيﺗﺮﻣﻴﻨﺎل(
–ﺗﺎﺑﻊﺳﻮدﻣﻨﺪي:ﺑﻪﻫﺮﺣﺎﻟﺖﭘﺎﻳﺎﻧﻲﻳﻚﻣﻘﺪارﻋﺪديﻣﻲدﻫﺪ
•درﺧﺖﺑﺎزي:ﺗﻮﺳﻂﺣﺎﻟﺖاوﻟﻴﻪوﻛﺖ ﺣﻫﺎيﻗﺎﻧﻮﻧاي ﺑﻫ درﺧﺖﺑﺎزي:ﺗﻮﺳﻂﺣﺎﻟﺖاوﻟﻴﻪوﺣﺮﻛﺖﻫﺎيﻗﺎﻧﻮﻧﻲﺑﺮايﻫﺮ
ﻃﺮفﻣﺸﺨﺺﻣﻲﺷﻮد
N. Razavi - AI course - 2005 3
ﺟﺴﺘﺠﻮ ﻣﺴﺎﺋﻞ ﺑﺎ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ در ﺑﺎزيﺟﺴﺘﺠﻮ ﻣﺴﺎﺋﻞ ﺑﺎ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ در ﺑﺎزي
•رﻗﻴﺐ»ﺑﻴﻨﻲ ﭘﻴﺶ ﻗﺎﺑﻞ ﻏﻴﺮ«ﺑﺮاي ﺣﺮﻛﺖ ﻳﻚ ﻛﺮدن ﻣﺸﺨﺺ
ﻗ ف ﻃ از ﻜ ﺦ ﺎرﻗﻴﺐ ﻃﺮف از ﻣﻤﻜﻦ ﭘﺎﺳﺦ ﻫﺮ
•زﻣﺎﻧﻲ ﻫﺎي ﻣﺤﺪودﻳﺖﺗﻘﺮﻳﺐ ﺑﺎﻳﺪ ﻫﺪف ﻳﺎﻓﺘﻦ ﺑﺮاي ﻣﺘﺎﺳﻔﺎﻧﻪ ﻲ ز ي ﻳﺖ وﺮﻳﺐ ﻳ ﺑ ف ﻦ ﻳ ي ﺑﺮ
زد
N. Razavi - AI course - 2005 4
- 2.
ﺑﺎزي درﺧﺖ)2ﻗﻄﻌ ﻧﻔﺮه(ﺑﺎزي درﺧﺖ)2-ﻗﻄﻌﻲ ،ﻧﻔﺮه(
N. Razavi - AI course - 2005 5
MinimaxMinimax
•ﻗﻄﻌﻲ ﻫﺎي ﺑﺎزي در ﻋﺎﻟﻲ ﺑﺎزيﻲ ي زي ﺑ ر ﻲ زي ﺑ
•اﻳﺪه:ﻣﻘﺪار ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﺑﺎ ﻣﻮﻗﻌﻴﺘﻲ ﺑﻪ ﺣﺮﻛﺖ اﻧﺘﺨﺎبminimax
•=ﺑﺎزي ﺑﻬﺘﺮﻳﻦ ﺑﺮاﺑﺮ در دﺳﺘﻴﺎﺑﻲ ﻗﺎﺑﻞ اﻣﺘﻴﺎز ﺑﻬﺘﺮﻳﻦ
ﺎل •ﻣﺜﺎل:
N. Razavi - AI course - 2005 6
ﺑﻬﻴﻨﻪ اﺳﺘﺮاﺗﮋيﺑﻬﻴﻨﻪ اﺳﺘﺮاﺗﮋي
•ﺑﺎداﺷﺘﻦدرﺧﺖ،ﺑﺎزياﺳﺘﺮاﺗﮋيﺑﻬﻴﻨﻪراﻣﻲﺗﻮانﺑﺎدرﻧﻈﺮﮔﺮﻓﺘﻦﻣﻘﺪار
minimaxه ﮔﻫﺎﻦ ﺗﻌﻮد ﻧ: minimaxﮔﺮهﻫﺎﺗﻌﻴﻴﻦﻧﻤﻮد:
( )=VALUE-MINMAX n
( )
( )
⎪
⎨
⎧
dMAXiifVALUEMINIMAX
stateterminalaisifUTILITY nn
( ) ( )
( ) ( )⎪
⎩
⎨
−
−
∈
∈
nodeMINaisifVALUEMINIMAXmin
nodeMAXaisifVALUEMINIMAXmax
ns
ns
nSuccessorss
nSuccessorss
( )⎩
N. Razavi - AI course - 2005 7
اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢMinimax اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢMinimax
N. Razavi - AI course - 2005 8
- 3.
ﺧﺼﻮﺻﻴﺎتMinimax ﺧﺼﻮﺻﻴﺎتMinimax
•ﻛﺎﻣﻞ؟ﺑﻠﻪ)ﺑﻪﺷﺮطﻣﺤﺪودﺑﻮدندرﺧﺖ(
)ﻛﻛ( •ﺑﻬﻴﻨﻪ؟ﺑﻠﻪ)درﻣﻘﺎﺑﻞرﻗﻴﺒﻲﻛﻪﺑﻬﻴﻨﻪﺑﺎزيﻣﻲﻛﻨﺪ(
•ﺪﮔﭽ ﭘ؟ زﻣﺎﻧO(bm) •ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲزﻣﺎﻧﻲ؟O(b )
•ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲﺣﺎﻓﻈﻪ؟O(bm))ﻛﺎوشاول-ﻋﻤﻖ( ﻲ ﭘﻴﭽﻴ( )شﻖ
•درﺷﻄﺮﻧﺞb ≈ 35وm ≈ 100)درﺑﺎزيﻫﺎيﻣﻌﻘﻮل(
اﻞﻖ ﻗﻼ ﻛﺎن ﻘﻓﻧﺎﺷﺪ راهﺣﻞدﻗﻴﻖﻛﺎﻣﻼﻣﻘﺮونﺑﻪﺻﺮﻓﻪﻧﻤﻲﺑﺎﺷﺪ.
N. Razavi - AI course - 2005 9
ﻧﻔﺮه ﭼﻨﺪ ﻫﺎي ﺑﺎزي در ﺑﻬﻴﻨﻪ ﺗﺼﻤﻴﻤﺎتﻧﻔﺮه ﭼﻨﺪ ﻫﺎي ﺑﺎزي در ﺑﻬﻴﻨﻪ ﺗﺼﻤﻴﻤﺎت
(1, 2, 6)A
(1, 2, 6) (1, 5, 2)B ( , , ) ( , , )
(1, 2, 6) (6, 1, 2) (1, 5, 2) (5, 4, 5)C
A
(1, 2, 6) (4, 2, 3) (6, 1, 2) (7, 4, 1) (5, 1, 1) (1, 5, 2) (7, 7, 1) (5, 4, 5)
N. Razavi - AI course - 2005 10
آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎلﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎل-ﺑﺘﺎ
N. Razavi - AI course - 2005 11
آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎلﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎل-ﺑﺘﺎ
N. Razavi - AI course - 2005 12
- 4.
آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎلﺑﺘﺎآﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎل-ﺑﺘﺎ
N. Razavi - AI course - 2005 13
آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎلﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎل-ﺑﺘﺎ
N. Razavi - AI course - 2005 14
آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎلﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ ﻫﺮس ﻣﺜﺎل-ﺑﺘﺎ
MINIMAX-VALUE (root) = max (min (3, 12, 8), min (2, x, y), min (14, 5, 2))
= max (3, min (2, x, y), 2)
= max(3, z, 2) where z ≤ 2
= 3
N. Razavi - AI course - 2005 15
آﻟﻔﺎ ﺧﻮاصﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ ﺧﻮاص-ﺑﺘﺎ
•ﻫﺮسﻛﺮدنﺑﺮرويﻧﺘﻴﺠﻪﻧﻬﺎﻳﻲﺗﺎﺛﻴﺮﻧﺪارد
•ﺗﺮﺗﻴﺐﺧﻮبﺣﺮﻛﺖﻫﺎﻣﻴﺰانﺗﺎﺛﻴﺮاﻟﮕﻮرﻳﺘﻢراﺑﻬﺒﻮدﻣﻲﺑﺨﺸﺪ
•ﺑﺎ»ﺑﻬﺘﺮﻳﻦﺗﺮﺗﻴﺐ«،ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲزﻣﺎﻧﻲ=O(bm/2) ﺑﺮﻳﻦ ﺑﻬﻴﺐ ﺮﻲ ﭘﻴﭽﻴﻲ ز( )
•ﻋﻤﻖﺟﺴﺘﺠﻮيدوﺑﺮاﺑﺮ
•ﻳﻚﻣﺜﺎلﺳﺎدهازارزشاﺳﺘﺪﻻلدرﻣﻮردﻣﺤﺎﺳﺒﺎتﻣﺮﺗﺒﻂ)ﺷﻜﻠﻲازاﺑﺮ
ﻻل(اﺳﺘﺪﻻل(
N. Razavi - AI course - 2005 16
- 5.
ﺗﺴﻤﻴﻪ وﺟﻪﺗﺴﻤﻴﻪ وﺟﻪ
•آﻟﻔﺎﻣﻘﺪارﺑﻬﺘﺮﻳﻦاﻧﺘﺨﺎب)ﻳﻌﻨﻲ
ﻳﻦﺑﺎﻻﺗﻣﻘﺪار(ﻳﺎﻓﺘﻪﺷﺪهﺗﺎﻛﻨﻮن ﺑﺎﻻﺗﺮﻳﻦﻣﻘﺪار(ﻳﺎﻓﺘﻪﺷﺪهﺗﺎﻛﻨﻮن
درﻫﺮﻧﻘﻄﻪاﻧﺘﺨﺎبدرﻃﻮلﻣﺴﻴﺮ
اﺎﺷ ﺑﺮايmaxﻣﻲﺑﺎﺷﺪ
•اﮔﺮvﺑﺪﺗﺮازآﻟﻔﺎ،ﺑﺎﺷﺪmaxاز ﺮﺮ ﺑزﺑز
آناﺟﺘﻨﺎبﻣﻲﻛﻨﺪ
آنﺷﺎاﻛ آنﺷﺎﺧﻪراﻫﺮسﻣﻲﻛﻨﺪ
•ﺑﺘﺎﻧﻴﺰﺑﺮايminﻣﺎﻧﻨﺪآﻟﻔﺎﺗﻌﺮﻳﻒ ﺑﻴﺰي ﺑﺮﺮﻳ
ﻣﻲﺷﻮد
N. Razavi - AI course - 2005 17
آﻟﻔﺎ اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢ-ﺑﺘﺎ
N. Razavi - AI course - 2005 18
آﻟﻔﺎ اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢﺑﺘﺎ آﻟﻔﺎ اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢ-ﺑﺘﺎ
N. Razavi - AI course - 2005 19
ﻣﻨﺎﺑﻊ ﻫﺎي ﻣﺤﺪودﻳﺖﻣﻨﺎﺑﻊ ﻫﺎي ﻣﺤﺪودﻳﺖ
ﻓﺮضﻛﻨﻴﺪ100ﺛﺎﻧﻴﻪزﻣﺎندارﻳﻢودرﻫﺮﺛﺎﻧﻴﻪﻣﻲﺗﻮان104ﮔﺮه
ش ﺘ ﮔا ﮔﺴﺘﺮشداد.
درﻫﺮﺣﺮﻛﺖ106ﮔﺮه رﺮﺖ ﺮ1ﺮ
روشاﺳﺘﺎﻧﺪارد:
شﺎﻘ •ﺗﺴﺖﺑﺮش:ﻣﺎﻧﻨﺪﻣﺤﺪودهﻋﻤﻘﻲ
•ﺗﺎﺑﻊارزﻳﺎﺑﻲ: ﺗﺎﺑﻊارزﻳﺎﺑﻲ:
=ﻣﻴﺰانﺗﺨﻤﻴﻨﻲﻣﻄﻠﻮبﺑﻮدنﻣﻮﻗﻌﻴﺖ
N. Razavi - AI course - 2005 20
- 6.
ارزﻳﺎﺑ ﺗﺎﺑﻊارزﻳﺎﺑﻲ ﺗﺎﺑﻊ
•در،ﺷﻄﺮﻧﺞﻣﻌﻤﻮﻻﻣﺠﻤﻮعوزنداروﻳﮋﮔﻲﻫﺎ
Eval(s)= w1f1(s) + w2f2(s) + … + wnfn(s)
•ﻣﺜﺎل:w1=9و 1
f1(s) = (# of white queens) – ( # of black queens)
N. Razavi - AI course - 2005 21
ﺟﺴﺘﺠﻮ ﺑﺮشﺟﺴﺘﺠﻮ ﺑﺮش
•MinimaxCutoffﻣﺎﻧﻨﺪMinimaxValueﻣﻲﺑﺎﺷﺪﺟﺰاﻳﻨﻜﻪ:
1Terminal?ﺑﺎCutoff?ﺟﺎﻳﮕﺰﻳﻦﺷﺪهو 1.Terminal?ﺑﺎCutoff?ﺟﺎﻳﮕﺰﻳﻦﺷﺪهو
2.UtilityﺑﺎEvalﺟﺎﻳﮕﺰﻳﻦﺷﺪهاﺳﺖ
•آﻳﺎدرﻋﻤﻞﻛﺎرﻣﻲﻛﻨﺪ؟ ﻳرﻞرﻲ
bm = 106 m = 4
دﻧ ﺷﻄﺶﻨ4ﻪ ﻻﻧﺎﺪ اﻛﻨﻨﺪﺖ ا! درﺷﻄﺮﻧﺞﭘﻴﺶﺑﻴﻨﻲ4ﻻﻳﻪﻧﺎاﻣﻴﺪﻛﻨﻨﺪهاﺳﺖ!
–4ﻻﻳﻪ=اﻧﺴﺎنﻣﺒﺘﺪي
ﻻﻛﻟ –8ﻻﻳﻪ=ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎيﻣﻌﻤﻮﻟﻲواﻧﺴﺎنﻫﺎيﺣﺮﻓﻪاي
–12ﻻﻳﻪ=Deep Blueوﻛﺎﺳﭙﺎروف
N. Razavi - AI course - 2005 22
ﺳﺎزي ﭘﻴﺎدهﺳﺎزي ﭘﻴﺎده
•ﺗﻌﻴﻴﻦﻳﻚﻣﺤﺪودهﻋﻤﻘﻲﻣﺎﻧﻨﺪd
–dﺑﺎﻳﺪﻃﻮرياﻧﺘﺨﺎبﺷﻮدﻛﻪزﻣﺎنﻻزمازﻗﻮاﻧﻴﻦﺑﺎزيﺗﺠﺎوزﻧﻜﻨﺪ dﺑﺎﻳﺪﻃﻮرياﻧﺘﺨﺎبﺷﻮدﻛﻪزﻣﺎنﻻزمازﻗﻮاﻧﻴﻦﺑﺎزيﺗﺠﺎوزﻧﻜﻨﺪ
•روشﺑﻬﺘﺮ:اﺳﺘﻔﺎدهازIDSﺗﺎوﻗﺘﻲﻛﻪزﻣﺎندارﻳﻢ
ﺸﻜﻼ •ﻣﺸﻜﻼت:
–ﺧﻄﺎﺑﻪدﻟﻴﻞﺗﻘﺮﻳﺒﻲﺑﻮدنﺗﺎﺑﻊارزﻳﺎﺑﻲ)ﺷﻜﻞ6.8b(
•ﺑﻪﺗﺎﺑﻊﺗﺴﺖCutoffﭘﻴﭽﻴﺪهﺗﺮيﻧﻴﺎزدارﻳﻢ
–ﻣﺸﻜﻞﺣﺎﻟﺖﻫﺎيﻧﺎآرامﺟﺴﺘﺠﻮياﻧﺘﻈﺎرﺑﺮايآراﻣﺶ ﻞيم رﺠﻮي ﺟري ﺑﺮﺶ ر
–ﻣﺸﻜﻞاﺛﺮاﻓﻖ)ﺷﻜﻞ6.9(
•ﺑﻬﺒﻮدﺳﺨﺖاﻓﺰارﺑﺮاياﻧﺠﺎمﺟﺴﺘﺠﻮﻫﺎيﻋﻤﻴﻖﺗﺮ م
•ﮔﺴﺘﺮشﻫﺎياﻧﻔﺮادي
N. Razavi - AI course - 2005 23
ﺷﻜﻞ68 ﺷﻜﻞ6-8
N. Razavi - AI course - 2005 24
- 7.
اﻓﻖ اﺛﺮاﻓﻖ اﺛﺮ
N.Razavi - AI course - 2005 25
ﻋﻤﻞ در ﻗﻄﻌ ﻫﺎي ﺑﺎزيﻋﻤﻞ در ﻗﻄﻌﻲ ﻫﺎي ﺑﺎزي
•Chess:Deep Blueدرﺳﺎل1997ﻗﻬﺮﻣﺎندﻧﻴﺎياﻧﺴﺎنﻫﺎ)ﻛﺎﺳﭙﺎروف(
راﺷﻜﺴﺖداد.Deep blueدرﻳﻚﺛﺎﻧﻴﻪ200ﻣﻴﻠﻴﻮنﻣﻮﻗﻌﻴﺖراﺟﺴﺘﺠﻮ ﻳﻴﻴﻮ ﻴﻴ ﻮﻮ
ﻣﻲﻛﻨﺪوازﺗﻮاﺑﻊارزﻳﺎﺑﻲﺑﺴﻴﺎرﭘﻴﭽﻴﺪهاياﺳﺘﻔﺎدهﻣﻲﻛﻨﺪ.
•Othello:ﻗﻬﺮﻣﺎنﻫﺎياﻧﺴﺎﻧﻲازرﻗﺎﺑﺖﺑﺎﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎ)ﻛﻪﺧﻴﻠﻲﺧﻮب
ﻫﺴﺘﻨﺪ(اﻣﺘﻨﺎعﻣﻲورزﻧﺪ. عﻲ
•Go:ﻗﻬﺮﻣﺎنﻫﺎياﻧﺴﺎﻧﻲازرﻗﺎﺑﺖﺑﺎﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎ)ﻛﻪﺑﺴﻴﺎرﺑﺪﻫﺴﺘﻨﺪ(اﻣﺘﻨﺎع Go:ﻗﻬﺮﻣﺎنﻫﺎياﻧﺴﺎﻧﻲازرﻗﺎﺑﺖﺑﺎﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎ)ﻛﻪﺑﺴﻴﺎرﺑﺪﻫﺴﺘﻨﺪ(اﻣﺘﻨﺎع
ﻣﻲورزﻧﺪ.درﺑﺎزيGoﻓﺎﻛﺘﻮراﻧﺸﻌﺎبﺑﻴﺸﺘﺮاز300ﻣﻲ،ﺑﺎﺷﺪﺑﻨﺎﺑﺮاﻳﻦ
اﻛﺜﺮﺑﺮﻧﺎﻣﻪﻫﺎﺑﺮاياراﺋﻪﺣﺮﻛﺖﻫﺎيﻣﻌﻘﻮلازﭘﺎﻳﮕﺎهﻫﺎيداﻧﺶاﻟﮕﻮﻳﻲ ﺮﺮﺮﺮﻮﭘﺶﻲ ﻮ
اﺳﺘﻔﺎدهﻣﻲﻛﻨﻨﺪ.
N. Razavi - AI course - 2005 26
ﻫﺴﺘﻨﺪ ﺷﺎﻧﺲ ﻋﻨﺎﺻﺮ داراي ﻛﻪ ﻫﺎﻳ ﺑﺎزيﻫﺴﺘﻨﺪ ﺷﺎﻧﺲ ﻋﻨﺎﺻﺮ داراي ﻛﻪ ﻫﺎﻳﻲ ﺑﺎزي
N. Razavi - AI course - 2005 27
ارزﻳﺎﺑ ﺗﺎﺑﻊ ﻣﻌﻨﺎيارزﻳﺎﺑﻲ ﺗﺎﺑﻊ ﻣﻌﻨﺎي
•ﺗﻐﻴﻴﺮيﻛﻪﺗﺮﺗﻴﺐﻧﺴﺒﻲﻣﻘﺎدﻳﺮراﺣﻔﻆﻣﻲ،ﻛﻨﺪدرﺗﺼﻤﻴﻢminimax
ﺗﺄﺛﻴﺮي،ﻧﺪارداﻣﺎﻣﻲﺗﻮاﻧﺪﺗﺼﻤﻴﻢدرﻣﻮردﮔﺮهﻫﺎيﺷﺎﻧﺲراﺗﻐﻴﻴﺮدﻫﺪ ﻴﺮيرﻲﻮﻴﻢ ﺼرﻮرﺮيﺲرﻴﻴﺮ
•راهﺣﻞ:ﺗﺒﺪﻳﻼتﺧﻄﻲ
N. Razavi - AI course - 2005 28
- 8.