使用极小化极大算法和α-β剪枝并行搜索游戏树。这可能吗?

我将参加学校的棋类游戏AI竞赛,正在寻找一些并发处理的想法以获得优势。我可能会处于劣势,因为我将使用Java进行实现,而我知道C或C++会更快。

似乎不能简单地将游戏树一分为二,因为需要根据移动顺序将最佳移动放在前面,而且在给定深度上通信当前的α/β值似乎非常困难,甚至可能是不可能的。我还将使用置换表,这也需要同步。

除了搜索之外,是否有其他任务可以让第二个线程执行,以帮助搜索或提供某种速度提升?每个AI有5秒的时间做出移动,并且在对手思考时你的程序可以继续工作。

任何建议,无论多么冷门,都将不胜感激。


回答:

可以在Chess Programming Wiki的并行搜索文章中找到概述。即使你的实际游戏不是国际象棋,许多概念也同样适用。该网站还涵盖了共享置换表的复杂解决方案。

然而,当时间有限时,我不会从并行搜索开始。你说的对,并行处理可以增强搜索算法的强度。不过,要正确实现它非常困难,而且带来的好处远低于预期。

如果你想尝试并行处理,尽管去做。这是一个有趣的话题。然而,如果你只是想在有限的时间内获得最佳结果,我建议坚持使用顺序搜索,并专注于移动排序和正确性。

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