深度优先最小最大过程英文解释翻译、深度优先最小最大过程的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 depth-first minimax procedure

分词翻译：

深度的英语翻译：

deepness; depth; profundity
【计】 depth
【医】 depth

优先的英语翻译：

preference; priority; first; precedence; precession
【经】 priority

最小的英语翻译：

least
【医】 min.; minima; minimum
【经】 minimum

最的英语翻译：

best of all; furthest; most

大过的英语翻译：

serious offence

程的英语翻译：

order; rule
【化】 range

专业解析

深度优先最小最大过程（Depth-First Minimax Procedure）是博弈论与人工智能领域中用于决策优化的经典算法。该算法结合了"深度优先搜索"（Depth-First Search）与"最小最大原则"（Minimax Principle），主要用于两人零和博弈场景下的最优策略推导。

从汉英词典角度解析核心概念：

深度优先（Depth-First）
指算法优先扩展当前路径的最深层节点，直至到达叶节点或终止条件后再回溯（Backtracking）。这种策略在《人工智能：一种现代方法》中被描述为"牺牲内存效率换取线性时间复杂度"的典型实现方式。
最小最大（Minimax）
基于冯·诺依曼博弈理论，通过递归计算博弈树节点的效用值：

$$

text{Max层值} = max(text{子节点值})

text{Min层值} = min(text{子节点值})

$$

该数学框架在斯坦福大学CS221课程材料中被证明能推导纳什均衡解。
过程实现
算法通过后序遍历（Post-order Traversal）完成状态评估，其时间复杂度为$O(b^d)$（b为分支因子，d为深度）。国际计算机学会（ACM）的算法库收录了基于α-β剪枝优化的标准实现版本。

该算法在棋类AI（如国际象棋、围棋）中具有里程碑意义，MIT出版的《算法导论》第3版第6章详细论证了其在非完整信息博弈中的收敛特性。当前主流优化方案包括迭代深化（Iterative Deepening）和启发式评估函数设计。

网络扩展解释

“深度优先最小最大过程”是一个结合了两种算法思想的术语，主要用于博弈论、人工智能决策等领域。以下为详细解释：

一、概念分解

深度优先搜索（DFS）
一种遍历树状结构的算法，优先沿着分支深入到底部节点，再回溯探索其他分支。特点是用较少内存（仅需存储当前路径节点）。
最小最大算法（Minimax）
博弈论中的决策算法，假设对手采取最优策略，通过递归评估所有可能走法：
- 最大化层（己方回合）：选择对己方最有利的分支
- 最小化层（对手回合）：选择对己方最不利的分支

二、结合过程

将DFS应用于最小最大算法时：

深度优先遍历博弈树：从根节点出发，沿一条路径深入到底层叶子节点。
回溯评估节点值：叶子节点通过评估函数计算得分后，逐层向上传递：
- 若当前层是己方决策（Max层），取子节点最大值
- 若当前层是对手决策（Min层），取子节点最小值
剪枝优化：常结合Alpha-Beta剪枝，提前终止无效分支的搜索。

三、数学表达

对于博弈树节点值计算： $$ text{Minimax}(n) = begin{cases} text{评估值}(n) & text{若 } n text{ 是叶子节点} max{c in text{子节点}} text{Minimax}(c) & text{若 } n text{ 是Max层} min{c in text{子节点}} text{Minimax}(c) & text{若 } n text{ 是Min层} end{cases} $$

四、应用场景

棋类游戏AI（如国际象棋、围棋）
资源竞争策略优化
风险决策模型

五、优势与局限

优势：
▸ 内存效率高（DFS特性）
▸ 可找到理论最优解
局限：
▸ 时间复杂度随树深度指数级增长
▸ 依赖准确的评估函数设计

该过程是经典博弈AI的基础，现代算法常通过启发式评估、蒙特卡洛树搜索等方法进行优化。