【minimax】“Minimax” 是一个在多个领域中广泛应用的术语，尤其在数学、计算机科学和博弈论中具有重要意义。它最初来源于博弈论中的策略选择，用于描述一种在最坏情况下尽可能获得最大利益的决策方法。随着技术的发展，“Minimax” 逐渐被引入到人工智能、优化算法以及机器学习等领域，成为解决复杂问题的重要工具。
在人工智能中，Minimax 算法常用于二人零和博弈（如国际象棋、围棋等），通过模拟对手可能采取的最优策略来决定自身最佳行动路径。此外，在优化问题中，Minimax 也被用来寻找使最大损失最小化的解决方案。
以下是对 Minimax 的简要总结：
| 项目 | 说明 |
| 定义 | 一种在最坏情况下寻求最大收益的策略。 |
| 应用领域 | 博弈论、人工智能、优化算法、机器学习 |
| 核心思想 | 在对手采取最优策略的情况下，选择对自己最有利的方案。 |
| 常见场景 | 国际象棋、围棋、决策树分析、资源分配 |
| 算法类型 | 递归搜索算法（如 Minimax 算法） |
| 优缺点 | 优点：逻辑清晰，适用于有限状态空间；缺点：计算复杂度高，不适合大规模问题 |
总结：
Minimax 是一种经典的策略模型，强调在不确定环境中做出最优决策。尽管其计算成本较高，但在许多实际应用中仍然具有重要价值。随着人工智能技术的进步，Minimax 也在不断演化，结合其他算法（如 Alpha-Beta 剪枝）以提高效率和实用性。