Pacman人工智能 - 极小化极大应用 - 避免重复的游戏树状态

要解决Pacman人工智能中的重复游戏树状态问题，可以使用记忆化搜索（memoization）的方法。记忆化搜索是一种常用的优化技术，它可以避免重复计算相同的状态。

以下是一个使用极小化极大算法和记忆化搜索的示例代码：

# 定义一个字典来存储已经计算过的状态
memo = {}

def minimax(game_state):
    # 检查是否已经计算过当前状态
    if game_state in memo:
        return memo[game_state]

    # 判断游戏是否结束
    if game_over(game_state):
        return evaluate(game_state) # 返回当前状态的评估值
    
    best_score = float('-inf') if maximizing_player(game_state) else float('inf')
    
    for move in possible_moves(game_state):
        new_state = make_move(game_state, move)
        score = minimax(new_state)
        
        if maximizing_player(game_state):
            best_score = max(best_score, score)
        else:
            best_score = min(best_score, score)

    # 将计算结果存储到字典中
    memo[game_state] = best_score
    
    return best_score

在上面的代码中，minimax函数使用递归的方式实现了极小化极大算法。我们使用game_state作为键来检查字典中是否已经计算过当前状态，并将计算结果存储到字典中，以便下次使用。

记忆化搜索能够有效地减少重复计算，提高算法的性能。通过使用该方法，Pacman人工智能可以避免在游戏树中重复探索相同的状态，从而更快地找到最佳的移动策略。