为什么带Alpha Beta的Minimax会在第二轮Connect Four中扩展更多节点？
我有一个程序，它使用标准最小最大值算法或带有 alpha-beta 修剪的最小最大值与人类对手进行连接四。两种算法都有深度限制，之后它们应用评估函数。作为项目的一部分，我必须创建性能曲线，显示计算机每轮通过算法扩展的搜索树的节点数。正如预期的那样，曲线显示出下降趋势，因为随着游戏的进行，可能的状态数量会下降。但是，我无法解释为什么在计算机的第二轮中节点数量会增加，在 alpha-beta 的情况下最为突出，如下图所示：
这些曲线是基于人类首先玩的测试游戏和 8 层深度限制构建的。有谁知道为什么曲线没有严格减少？
共有1个答案
Minimax可以看到节点数量的增加，这取决于游戏在不同层的分支方式。考虑一个愚蠢的游戏，在前8层，两名玩家都被迫“无所事事”，而在第9层，他们得到了更多的选择。如果你的深度是8层，那么一旦允许最小值达到第9层，你肯定会看到更多的节点扩展。
阿尔法-贝塔剪枝也是如此。但是此外，在阿尔法-贝塔剪枝中，节点评估的顺序影响扩展的节点的数量。换句话说，它更随机一点。
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我有以下奥赛罗（reversi）游戏的阿尔法-贝塔极小值的实现。我已经修复了这个线程中的一些问题。这一次我想改进这个函数的性能。MAX_DEPTH=8需要很长的时间。在保持AI有点体面的同时，可以做些什么来加快性能？ } 实用功能：
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