多步搜索配合的剪枝策略包括？

多步搜索配合的剪枝策略包括？

A.广度优先

B.深度优先

C.Alpha-Beta剪枝

D.随机剪枝

正确答案：ABC

答案解析：

广度优先（A选项）：广度优先搜索是一种在图或树结构中进行搜索的策略。在多步搜索场景下，它从起始节点开始，一层一层地向外扩展搜索。例如在博弈树中，先探索完当前层所有节点，再进入下一层。它可以与剪枝策略配合，当某一层的某些节点经过评估后发现没有继续探索的价值（例如已经能确定不会影响最终结果），就可以对该节点及其子树进行剪枝，不再继续扩展这部分搜索空间，从而提高搜索效率。

深度优先（B选项）：深度优先搜索沿着一条路径尽可能深地探索下去，直到无法继续或达到目标，然后回溯到上一个节点继续探索其他路径。在多步搜索中，与剪枝策略结合时，如果在深度探索过程中，通过对某个节点及其后续情况的评估，判断出该分支不会对最终结果产生影响（比如在博弈树中，已经确定某条走法对己方不利且不会改变最终胜负局势），就可以对该分支进行剪枝，停止在这个方向上的深入搜索，节省计算资源。

Alpha-Beta剪枝（C选项）：这是一种专门用于博弈树搜索的高效剪枝算法。在多步搜索评估博弈树节点时，它利用已搜索节点的信息来限制搜索空间。Alpha值代表在最大节点处，搜索到目前为止能得到的最好结果下限；Beta值代表在最小节点处，搜索到目前为止能得到的最坏结果上限。在搜索过程中，如果某个节点的Alpha值大于等于其祖先节点的Beta值，就可以对该节点及其子树进行剪枝，因为继续搜索该节点不会影响最终结果。它是多步搜索中常用且有效的剪枝策略。

随机剪枝（D选项）：随机剪枝缺乏明确的依据和规则，可能会误剪去对最终结果有重要影响的分支，导致搜索结果不准确，不是一种合理且常用的与多步搜索配合的剪枝策略。因此，多步搜索配合的剪枝策略包括ABC选项。