Question

我正在使用alpha-beta prunning将静止搜索添加到我的国际象棋引擎中，并使用称为内部MTD（f）算法的转置表。在我的主要搜索中，在达到深度= 0（叶节点）后，我调用Quiescence搜索，该搜索实现为简单的alpha beta prunning而没有转置表（因为测试显示只搜索捕获在没有TT的情况下工作更快）

我注意到关于这个主题的伪代码没有涉及的内容：当我在主搜索中的深度= 0（叶子）并且我调用静止搜索功能来获得节点评估时，我想我应该获得类型评估也是：精确，alpha或beta：

... beginning of main alpha-beta search, checking node in TT
if (depth == 0)
{
    // calling quiescence search with current alpha beta
    int qresult = QuiescenceAlphaBetaSearch(node, alpha, beta);
    saveInTT(node, qresult.Type, qresult.Value);
} 
else
{
    ... run alpha beta search of node.children
}

在典型示例中，叶节点评估始终存储在TT中，其中＆＃34;精确＆＃34;值，但当节点评估基于通过捕获的alpha beta搜索，并且此搜索以不是（-inf，+ inf）的alpha-beta边界开始时，我认为QuiescenceAlphaBetaSearch的结果将不总是精确值，如果它＆＃ 39;存储在TT中的应该标记为从静止搜索返回的标志，我是否正确？

我不确定将主搜索中的当前alpha和beta传递给Quiescence搜索在数学上是否正确，所以我也非常感谢您对此主题的确认。

Answer 1

As i said很少使用静止搜索的TT条目。由于对主存储器的昂贵访问，因此不会尝试TT命中并计算位置的速度更快。如果您实现没有溢出列表和覆盖哈希条目的哈希表，那么当您在＆＃34;更好的＆＃34;中找到新条目时，您肯定只会覆盖现有条目。深度。因此，当您开始填充哈希表时，快速没有选项来存储TT条目，因为有更好的条目没有＆＃34;更多＆＃34;比这个静止条目的最大深度。

但是如果您想将静止节点写入TT表，那么您可以使用＆＃34; normal＆＃34;标记精确，上限和下限。你可以使用旗帜＆＃34;确切＆＃34;当没有alpha或beta-cut时，因为从同一位置开始的新的静止搜索将返回相同的值。

Answer 2

应标记为从静止搜索返回的标志

我不这么认为。你如何或何时使用那面旗帜？

该值只是您在该深度处最知名的值，迭代深化将在需要时替换它。

Answer 3

已经存在防止以错误方式使用静止TT值的保护。 TT条目存储找到值的深度，因此仅在搜索处于相同或更深的搜索深度时才使用它。如你所说TT不会在离开节点使用，所以如果值来自静止搜索，它不会受到伤害。

静止搜索 - 处理转置表

3 个答案: