上个月,我一直在用 c# 创建一个简单的国际象棋引擎,并取得了一些不错的进展。它使用简单的 Alpha-Beta 算法。
为了纠正地平线效应,我尝试实现静止搜索(并且在它起作用之前失败了几次)。引擎的力量似乎从那开始变得安静了一点,但速度非常慢!
以前,我可以在大约 160 秒内搜索到 6 层深度(处于游戏中期状态的某个地方),使用静止搜索,计算机需要大约 80 秒才能在搜索深度 3 上移动!
暴力节点计数器在深度 3 处约为 20000 个节点,而静态节点计数器高达 2000 万!
由于这是我的第一个国际象棋引擎,我真的不知道这些数字是否正常,或者我是否可能在我的静止算法中犯了错误。如果有经验的人能告诉我BF节点/静止节点的通常比率是多少,我将不胜感激。
顺便说一句,只是看一下:(每当 searchdepth 为 0 时,BF 树都会调用此方法)
public static int QuiescentValue(chessBoard Board, int Alpha, int Beta)
{
QuiescentNodes++;
int MinMax = Board.WhoseMove; // 1 = maximierend, -1 = minimierend
int Counter = 0;
int maxCount;
int tempValue = 0;
int currentAlpha = Alpha;
int currentBeta = Beta;
int QuietWorth = chEvaluation.Evaluate(Board);
if(MinMax == 1) //Max
{
if (QuietWorth >= currentBeta)
return currentBeta;
if (QuietWorth > currentAlpha)
currentAlpha = QuietWorth;
}
else //Min
{
if (QuietWorth <= currentAlpha)
return currentAlpha;
if (QuietWorth < currentBeta)
currentBeta = QuietWorth;
}
List<chMove> HitMoves = GetAllHitMoves(Board);
maxCount = HitMoves.Count;
if(maxCount == 0)
return chEvaluation.Evaluate(Board);
chessBoard tempBoard;
while (Counter < maxCount)
{
tempBoard = new chessBoard(Board);
tempBoard.Move(HitMoves[Counter]);
tempValue = QuiescentValue(tempBoard, currentAlpha, currentBeta);
if (MinMax == 1) //maximierend
{
if (tempValue >= currentBeta)
{
return currentBeta;
}
if (tempValue > currentAlpha)
{
currentAlpha = tempValue;
}
}
else //minimierend
{
if (tempValue <= currentAlpha)
{
return currentAlpha;
}
if (tempValue < currentBeta)
{
currentBeta = tempValue;
}
}
Counter++;
}
if (MinMax == 1)
return currentAlpha;
else
return currentBeta;
}