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De nombreux problèmes en intelligence artificielle impliquent la recherche de grands arbres de possibilités alternatives, par exemple, le jeu et la preuve de théorèmes. Le problème de la recherche efficace de grands arbres est discuté. Une nouvelle méthode appelée "ordonnancement dynamique" est décrite, et les anciennes procédures minimax et Alpha-Beta sont décrites à des fins de comparaison. Des chiffres de performance sont donnés pour six variations du jeu de kalah. Une quantité appelée "rapport de profondeur" est dérivée, qui est une mesure de l'efficacité d'une procédure de recherche. Une limite théorique d'efficacité est calculée et il est montré expérimentalement que la procédure d'ordonnancement dynamique approche cette limite.
Slagle et al. (Mar,) ont étudié cette question.
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