英戈·阿尔特霍夫 具有随机评估叶子的水平规则决策树的渐近性质。 （英语） Zbl 0638.90110号 普罗巴伯。理论关联。字段 80，第3期，381-394（1989）. 博弈树是人工智能和决策分析中决策情境的重要模型。理论研究中最常研究的模型由一棵高度为h的均匀树和一个恒定的分支因子b组成，其中终端位置被赋予独立的、相同分布的随机变量的值。本文研究了两个推广：（1）不同层次的树可能具有不同的分支因子；（2） 两位玩家的偏好可能不再完全相反。我们的结果涉及具有有限值范围的评估函数。我们证明了树根的诱导值（minimax）很可能是仅有的两个“相邻”值之一。对于有三个参与者的决策树来说，这样的结果是不成立的。审核人：I.Althöfer公司 MSC公司： 91A35型 博弈决策理论 91B06型 决策理论 关键词：渐近性质;水平规则决策树;随机评估的叶子;游戏树;决策;评价功能 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Althöfer}，Probab。理论关联。Fields 80，No.3，381--394（1989；Zbl 0638.90110） 全文： 内政部 参考文献： [1] Knuth，D.E。；Moore，R.W.，α-β修剪分析，人工制品。智力。，6, 293-326 (1975) ·Zbl 0358.68143号 [2] Newborn，M.M.，在具有分支相关终端节点得分的树上进行字母-贝塔搜索的效率，Artif。智力。，8, 137-153 (1977) ·Zbl 0359.68043号 [3] Baudet，G.M.，关于α-β修剪算法的分支因子，Artif。智力。，10, 173-199 (1978) ·Zbl 0377.68023号 [4] Pearl，J.，《极大极小树的渐近性质和配子搜索程序》，Artif。智力。，14, 113-138 (1980) ·Zbl 0445.68048号 [5] Nau，D.S.，《最后一个玩家定理》，Artif。智力。，第18页，第53-65页（1982年）·Zbl 0471.90003号 [6] Nau，D.S.，《游戏中病理原因的调查》，Artif。智力。，19, 257-278 (1982) ·Zbl 0503.68070号 [7] Pearl，J.，《游戏搜索中的病理学本质》，Artif。智力。，20, 427-453 (1983) ·Zbl 0509.68105号 [8] 罗伊森，I。；Pearl，J.，一个比alpha-beta更好的极小极大算法？是和否，阿蒂夫。智力。，21, 199-220 (1983) ·Zbl 0507.68063号 [9] Nau，D.S.，《游戏树上的病理学》重访，以及最小化的替代品Artif。智力。，21, 221-244 (1983) ·Zbl 0507.68064号 [10] Michon，G.P.：递归随机博弈：完美信息博弈的概率模型。未发表论文，加州大学洛杉矶分校1983 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。