NegaMaxアルゴリズムによる探索 羊の人工知能研究 ～将棋AI開発の日々～

以前にMiniMaxアルゴリズムによる探索方法を紹介しましたが、本日はNegaMaxアルゴリズムによる探索を紹介します。 うわ～また違う名前の探索アルゴリズムが出てきた～(*´□｀)っと思う必要はあるません。基本はMinimaxですから！！違いとしては、Minimaxの場合は探索側と敵側を意識して、探索側の場合は評価値の最大値を、敵側の場合は最小値をとif文で処理を分けていました。 しかし今回は、ある方法を使うことにより探索側と敵側の区別をする必要がなくなります。要するに、区別をしなくていいということは、if文を使う必要がないということです。前にも言いましたがif文等のジャンプ命令は大変時間のかかる処理で、今回のように探索毎に探索側と敵側を区別してるようでは、処理が遅くなるのは目に見えてます。 まぁ解決する方法としては、相互再帰だっけ？を使うと、区別する必要がなくなると思うんですが、個人的