我正在尝试在 C 中实现一个最佳的跳棋游戏。
为了找到机器可以做出的棋盘的最佳移动，我通过固定深度，基于棋盘的当代状态，使用 C 中的 (GLib)生成了一个n 元博弈树。
并且，为游戏树中存在的所有叶节点计算启发式值，该值定义为棋盘中剩余的机器棋子数减去玩家对手的棋子数，因为国王比棋子具有更强大的能力，启发式计数每个国王作为两个普通棋子，使用它应用 alpha beta 搜索。
更有可能的是，增加游戏树的深度最终会产生优化的移动，如果我尝试增加深度，它会花费大量时间来生成树并进行启发式搜索。
我的想法是独立生成树的第一级并在可用处理器之间分配子节点，以便使用 MPI 进一步执行？
可能吗？如果是，我如何使用 MPI 并行化树生成和启发式搜索？
如果它效率不高，请向我建议一些其他方法来实现它。谢谢。