Abstrakt. Det finns två kompletterande metoder för att spela summor av kombinatoriska spel. De kan karakteriseras som lokal analys och global sökning. Algoritmer från kombinatoriska spelteorier som Hotstrat och Thermostrat [2] utnyttjar sammanfattande information om varje delspel såsom dess temperatur eller termograf. Dessa algoritmer kan uppnå bra spel, med ett begränsat fel. Deras körtid beror främst på komplexiteten i att analysera enskilda delspel. Viktigast av allt, det är inte exponentiellt i globala parametrar såsom grenning faktorn och antalet drag i det totala spelet. Ett problem med dessa klassiska kombinatoriska spelalgoritmer är att de inte kan utnyttja extra tillgänglig beräkningstid. En global minimax-sökmetod som αβ kan bestämma det optimala resultatet av ett totalspel. Men lösningen kostnaden växer exponentiellt med den totala storleken på det totala spelet, även om varje delspel i sig är enkel. Ett sådant tillvägagångssätt utnyttjar inte underspelets oberoende. Detta papper utforskar kombinationer av både lokala och globala analyser för att utveckla lokalt informerade globala sökalgoritmer för totalspel. Algoritmerna använder subgamestrukturen för att minska körtiden för en global αβ-sökning av storleksordningar. I motsats till metoder som Hotstrat och Thermostrat uppvisar de nya algoritmerna förbättrad lösningskvalitet med ökande tidsgränser.
En annan metod som används för att spela i en summa av heta spel är att använda lokalt informerad global sökning REF.
Locally Informed Global Search for Sums of Combinatorial Games
{'venue': 'Computers and Games', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}