artificial-intelligence - Minimax/Alpha beta 修剪移动排序？

Question

我读过(例如，http://radagast.se/othello/Help/order.html)，首先在每个级别搜索最佳移动(可以使用迭代加深找到)使搜索速度更快。

如何在不使用太多额外内存和 CPU 时间的情况下搜索可能的最佳走法？

Answer 1

基本上有两种策略:

1. 静态移动顺序
2. 动态移动排序

动态移动排序使用以前搜索的信息，因为您再次调换到相同的位置，或者您已经到达之前不太彻底的搜索中的位置。就是你说的迭代加深的思想，不断增加搜索距离。

动态移动顺序非常强大。有很多方法可以做到这一点，但最常见的两种是换位表和 killer 级 Action :

• 换位表缓存有关先前搜索的信息，尤其是找到的最佳着法。当再次到达相同位置时，您可以立即搜索上次搜索的最佳着法。很多时候，它被更深入的搜索确认为最佳着法。

• Killer moves 使用类似的方法，并且具有额外的优势，即它们可以使用来自相似但不相同位置的知识。然而，用于移动排序的 killer 移动质量通常比来自换位表的移动差。这就是为什么它们通常在换位移动之后进行搜索。

但是如果没有以前搜索的信息怎么办？通常，您拥有一些可用于静态移动排序的特定领域知识。例如，在国际象棋中有许多经验法则。一个是捕获 Action 比非捕获 Action 更有可能是最好的 Action 。有更复杂的策略(例如，静态重新捕获分析)，但您必须小心，因为更复杂的计算也会减慢搜索速度。

通过结合静态和动态的移动顺序，国际象棋引擎通常可以猜出该位置的最佳移动，命中率超过 90%。