私はその結果を転置テーブルに追加するアルファ - ベータ検索を実装しました。次に、転置テーブルから主なバリエーションを抽出しています。私のプリンシパルバリエーションを切り捨てるアルファ - ベータ検索
これは、浅い深さでの解析で問題なく動作するようです。私は7プライの深さで分析を依頼する場合しかし、私はこれを取得:
7 [+1.00] 1.b1c3 a7a6 2.g1f3 a6a5 3.a6a5
を終わりに、動きが繰り返されます。この最終的な移動は、プルーニングの結果としてテーブルに配置されますが、それはホワイトの法的な移動ではありません。明らかに、印刷されるプライは7枚未満である。
これは私のアルファベット検索コードの誤解ですか?
int ab_max(board *b, int alpha, int beta, int ply) {
if (ply == 0) return evaluate(b);
int num_children;
move chosen_move = no_move;
move *moves = board_moves(b, &num_children);
assert(num_children > 0);
for (int i = 0; i < num_children; i++) {
apply(b, moves[i]);
int score = ab_min(b, alpha, beta, ply - 1);
if (score >= beta) {
tt_put(b, (evaluation){moves[i], score, at_least, ply});
unapply(b, moves[i]);
free(moves);
return beta; // fail-hard
}
if (score > alpha) {
alpha = score;
chosen_move = moves[i];
}
unapply(b, moves[i]);
}
tt_put(b, (evaluation){chosen_move, alpha, exact, ply});
free(moves);
return alpha;
}
int ab_min(board *b, int alpha, int beta, int ply) {
if (ply == 0) return evaluate(b);
int num_children;
move chosen_move = no_move;
move *moves = board_moves(b, &num_children);
assert(num_children > 0);
for (int i = 0; i < num_children; i++) {
apply(b, moves[i]);
int score = ab_max(b, alpha, beta, ply - 1);
if (score <= alpha) {
tt_put(b, (evaluation){moves[i], score, at_most, ply});
unapply(b, moves[i]);
free(moves);
return alpha; // fail-hard
}
if (score < beta) {
beta = score;
chosen_move = moves[i];
}
unapply(b, moves[i]);
}
tt_put(b, (evaluation){chosen_move, beta, exact, ply});
free(moves);
return beta;
}
これが私の評価印刷機能の興味深い部分である:
do {
if (!b->black_to_move) printf("%d.", moveno++);
char move[6];
printf("%s ", move_to_string(eval->best, move));
apply(b, eval->best);
eval = tt_get(b);
} while (eval != NULL && depth-- > 0);
私の主な変動におけるいかなる動きは、これまで、右の剪定すべきではありませんか?