Minimax：在最后阶段如何处理同等分数？

Question

据我了解，最简单形式的Minimax算法以下列方式工作：自下而上遍历游戏树，如果是玩家轮流，则指定所有孩子的最高分数节点到当前节点，否则为最低分数。叶子根据比赛输出得分，让我们说赢得+1，抽签0，丢失-1。最后选择导致得分最高的节点的移动。

当然，遍历整个游戏树是不切实际的，因此使用启发式算法。但假设我们即将结束比赛。然后我发现这个简单方法存在一些问题。

例如，我们正在下棋，而玩家（白人玩）已达到这个位置：

是球员转身。所以Qg7中有一个配偶，因此Qg7的节点得分为1.但是，例如，Ke1也是一个合法的举动。唯一的答案是c5，然后Qg7＃仍然可用。而且因为Qg7得分为1，所以c5得分，Ke1也得分。

所以我们至少有两个得分为1的动作（Ke1和Qg7）。让我们说算法先考​​虑王移动，然后选择得分最高的第一步。这意味着，在这个位置上，玩家不会对抗对手，但会做随机的King移动，直到对手实际上可以阻止将死（与棋子进行控制）。

根本问题是，一个（Qg7）中的将军与两个（Ke1）中的将死分数相同，所以没有理由让玩家真正选择一个将军。

通过对Minimax算法的简单修改可以防止这种情况：在得分相等的情况下，选择具有此分数的较短路径。因此，首选一名将死的人。

我的问题是：我没有在任何Minimax相关来源中发现任何提及，所以我对Minimax有一些误解吗？如果没有，这是解决这个问题的常用方法还是有更好的方法？

Answer 1

我很确定你能正确理解minimax。

我可能会做的是简单地传递minimax函数中的当前距离，并根据该权重对胜负进行加权。通常应首选更快的胜利（以减少看不见的情况的可能性）和更慢的损失（以允许对手的错误）。无论胜利是1，还是任何正值，都没有太大关系 - 它仍然会被选为优于0或-1。

如果你的胜利是你的启发式中最大的可能值 - 你仍然可以做类似的事情 - 只需通过增加或减少它来加权它，但仍然比其他所有非赢的值都大。< / p>

对于你的例子，它可能并不重要，因为当pawn接近推广时，你会发现抽签即将到来，然后你就会获胜。但如果出现这种情况肯定会成为一个问题：

• 超出搜索深度的一系列不可避免的移动会导致最糟糕的结果（这对minimax来说是一个非常常见的问题，但如果它可能是可以避免的，那么这样做显然会更好）
• 你身边有时间限制
• 您不能满足所有抽奖条件（例如3个重复职位）