极大极小搜索算法

极大极小搜索算法是一种启发式搜索算法，用于解决优化问题。它通过同时考虑问题的最优解和最差解来搜索解空间。在每一步迭代中，算法选择当前状态下的最优子节点进行扩展，直到找到满足终止条件的解或达到预设的迭代次数。该算法具有简单、易于实现和高效的特点，适用于离散和连续变量的优化问题。然而，它可能陷入局部最优解而无法找到全局最优解。为克服这一缺点，可以采用一些改进策略，如增加随机性、引入记忆机制或与其他优化算法结合使用。总之，极大极小搜索算法是一种重要的优化工具，在实际应用中具有广泛的应用前景。