特定のゲームをプレイできるボットを作成することを目的としたプログラミング コンテストに参加しています。ゲームの目的は、一定のポイントを獲得することです。複数の飛行船を操作して移動し、島を占領し、宝物を運ぶドローンを操縦します。対戦相手は 1 人で、ターンは同時に行われ、時間制限があります。1回のターンで複数の船やドローンを動かすことができます。Python、Java、または C# でボットをプログラミングできます。正確な詳細は関係ありません。各船には毎ターン約 15 のオプション (移動と射撃) があり、全体として各ターンに約 10000 の異なるオプション (飛行船の移動と射撃のさまざまな構成) があります。単純であり、非常に巧妙なことは何もしていません（たとえば、敵の近くにいる場合は撃ちます）。ミニマックス アルゴリズムについて読んだことがありますが、ここ (または同様のもの) に実際に適用したいと思います。状態の値を伝えることができると想定できます。私の問題は、各ターンのオプションの量です。これにより、非常に深くなることができない膨大な分岐要因が作成されます。
質問 1: この問題に対するより適切で適用可能なアプローチはありますか? おそらく深層学習かそれに類するものでしょうか？質問 2: 分岐係数を最小限に抑える方法はありますか? alpha-beta や同様のアルゴリズムについて読んだことがありますが、何もうまくいかないようです。
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