黑白棋/黑白棋游戏的 Alpha-Beta 修剪算法中的启发式函数

Question

我正在实施一种 Alpha-Beta 修剪算法，该算法将用于在黑白棋游戏中获得最佳移动。当算法到达叶节点（即没有有效的移动或达到最大深度）时，我基于此计算该节点的启发式值：

最大化玩家（运行算法的玩家）有多少积木 会使用算法返回的移动）在这个节点的棋盘上吗？ （每块砖+1）

最大化玩家在这个节点有多少有效动作？ （每步+10）

最大化玩家有多少个角落砖？ （每个角砖+100）

问题是：如果不是最大化玩家在叶子节点上交，我该怎么办？然后不可能计算他的有效动作，因为轮不到他。我可能误解了整个 alpha-beta 修剪算法，或者至少误解了启发式函数应该如何工作。有人可以给我一个提示吗？

谢谢

Answer 1

无论您是使用算法的传统 minimax 公式，还是 negamax 公式，您都应该从要移动的一侧来评估棋盘。

然后，两种算法对值的处理方式不同； minimax 只是有单独的代码片段，无论是轮到 MAX 还是 MIN 玩家，而 negamax 分配“val = - negamax(child)”。

ChessProgrammingWiki 有很好的解释和伪代码：Minimax 和 Negamax。