我正在尝试在Java中为跳棋游戏实现带有alpha-beta剪枝的minimax算法。我的minimax算法运行得很完美，我的代码也已经包含了alpha-beta剪枝的部分。不幸的是，当我与标准的minimax算法进行1000场比赛时，alpha-beta算法总是落后大约50场。

由于alpha-beta剪枝不应该降低移动的质量，而只是减少实现这些移动所需的时间，所以一定是哪里出了问题。然而，我已经用纸笔画出了假设的叶节点值，并使用我的算法来预测它是否会计算出正确的移动，但似乎没有逻辑错误。我使用了这个视频中的树来追踪我的算法：Alpha-Beta Pruning，逻辑上它应该做出相同的选择，因此应该是一个有效的实现。

我还在代码中添加了打印语句（为了减少混乱，这些语句已经被移除），看起来值是正确返回的，并且确实发生了剪枝。尽管我尽了最大努力，我还是无法找到逻辑错误所在。这是我的第三次尝试实现这个算法，每次都遇到了相同的问题。

我无法在这里发布完整的代码，代码太长了，所以我只包含了与错误相关的部分方法。我不确定，但问题可能出在非递归的move()方法中，尽管我找不到其中的逻辑错误，所以我只是在里面盲目地尝试，可能会使情况变得更糟而不是更好，没有任何理由和根据。

在for循环中从递归调用中恢复多个整数值有什么技巧吗？ 它在我的minimax和negamax实现中都能正常工作，但alpha-beta剪枝似乎会产生一些奇怪的结果。

@Overridepublic GameState move(GameState state) {    int alpha = -INFINITY;    int beta = INFINITY;    int bestScore = -Integer.MAX_VALUE;    GameTreeNode gameTreeRoot = new GameTreeNode(state);    GameState bestMove = null;    for(GameTreeNode child: gameTreeRoot.getChildren())    {        if(bestMove == null)        {            bestMove = child.getState();        }        alpha = Math.max(alpha, miniMax(child, plyDepth - 1, alpha, beta));        if(alpha > bestScore)        {            bestMove = child.getState();            bestScore = alpha;        }    }    return bestMove;}private int miniMax(GameTreeNode currentNode, int depth, int alpha, int beta) {    if(depth <= 0 || terminalNode(currentNode.getState()))     {        return getHeuristic(currentNode.getState());    }    if(currentNode.getState().getCurrentPlayer().equals(selfColor))    {        for(GameTreeNode child: currentNode.getChildren())        {            alpha = Math.max(alpha, miniMax(child, depth - 1, alpha, beta));            if(alpha >= beta)            {                return beta;            }        }        return alpha;    }    else    {        for(GameTreeNode child: currentNode.getChildren())        {            beta = Math.min(beta, miniMax(child, depth - 1, alpha, beta));            if(alpha >= beta)            {                return alpha;            }        }        return beta;    }}//Checks to see if the node is terminalprivate boolean terminalNode(GameState state){if(state.getStatus().equals(win) || state.getStatus().equals(lose) || state.getStatus().equals(draw))    {        return true;    }    else    {        return false;    }}

回答：

你已经解决了你的问题，但你遇到的问题相当普遍。所以每当你为AI代理构建算法的一部分时，你必须正确地测试它。因此，一旦你的minimax算法正确，你就可以生成许多随机树并检查结果是否相同。例如，在Python中你可以这样做：

class Node():    def __init__(self, data, children):        self.data = data        self.children = childrendef generateTree(depth, branching):    total = branching**depth    values = [randint(-100, 100) for _ in xrange(total)]    level = [Node(values[i], []) for i in xrange(total)]    for _ in xrange(depth):        total /= branching        level = [Node(None, level[i * branching: (i+1) * branching]) for i in xrange(total)]    return level[0], values

现在你可以生成一个包含许多随机树的树并比较结果。

tree, values = generateTree(depth, branching)print negamax(tree, depth, 1) == alpha_beta_negamax(tree, depth, float('-inf'), float('inf'), 1)

不要忘记minimax和alpha-beta只返回最佳值，而在实际游戏中你感兴趣的是移动。修改它们以返回移动是直接的，但这取决于开发者决定如何返回移动。这是因为可能有许多移动导致最佳解决方案（你可以返回第一个、最后一个，或者最常见的是找到所有移动并返回一个随机的）。

在你的情况下，问题出在返回值的随机性上，所以在测试过程中，固定随机性是一个好的方法。