如何解决增加国际象棋中MInimax算法的平均深度？
我最近使用带有alpha beta修剪功能的Minimax算法在p5.js中构建了一个象棋引擎，但是我能够实现的最大层深度为4，将其增加到5会花费近10秒钟的移动时间，所以有人可以建议一些增加层深度并减少搜索时间的方法。任何帮助将不胜感激。
解决方法
我最近还构建了一个国际象棋引擎，并且能够将其扩展到5甚至6的深度。但是，我是用Python构建的，但是我认为我可以提供一些一般性建议，可能适用于您的项目。
- 编辑您的代码，以节省微秒的时间来检查电路板的状态，并获得所有有效的动作。
当您分析数百万个位置时，这些微秒会占用大量时间！我记得花了两个晚上尝试使我的代码尽可能快。最后，它在深度5处的运行时缩短了几秒钟。
- 在分析边缘之前先分析板的中心。
alpha-beta修剪的优势在于它不会研究明显的更差动作。因此，当务之急是尽快找到最好的动作。告诉算法从中间（D列或E列）开始并向外进行，而不是先检查侧面的移动。这些动作通常是最好的，因此该算法将修剪更多的分支。
- 降低检查电路板状态的复杂程度
每个引擎在速度和精度之间都需要权衡。来看一下分析董事会位置的这种启发式方法：https://www.chessprogramming.org/Simplified_Evaluation_Function。像这样定义位置优势是获得半体面发动机的快速方法。尽管它在中/后期游戏中往往会崩溃。
希望这会有所帮助，祝你好运！
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