如何使用alpha beta修剪实现迭代深化

Question

我正在编写一个程序来播放Dots和Boxes，我希望通过在迭代深化方案中根据他们的启发式值来排序我在alphaBeta中考虑的移动来提高我的时间效率。基本上，我想进入搜索树，每次迭代都会增加深度，并使用alphaBeta评估每个节点。在每次连续迭代中，我考虑节点的顺序将由来自前一次迭代的节点的启发式值决定。但是，我无法理解如何实施。有人可以为标准alphaBeta程序如何使用迭代加深进行搜索提供伪代码吗？谢谢！

Answer 1

嗯，Iterative Deepening并不是很难实现。如果你已经有了执行搜索的功能，我们称之为for(int distance = 1; distance < MAX_DISTANCE && !outOfTime(); distance++) { bestmove = alphaBetaAtRoot(position, distance); } play(bestmove); ，它会执行固定距离的搜索，你只需重复调用它，从距离1开始：

{{1}}

但重要的是，您实施了Transposition Table。否则，您将无法从更好的移动排序中受益，因为每次搜索都只是从零知识开始。

Answer 2

我找到了以下链接：https://github.com/nealyoung/CS171/blob/master/AI.java 我希望能帮助你。