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αβ探索
ＭｉｎＭａｘ探索で、ゲーム木を縦型探索で探索する。すると、全ての枝を探索する必要のない場合があることが分かる。 探索中に見つけた仮の最大値をα、仮の最小値をβとし、これらαとβを枝を刈る条件に利用するアルゴリズムをαβ法という。 αβ法を使用した探索では無駄な探索を省略することが出来る。αβ探索は、探索の効率を改善する大変有効な手法で、各種ゲームのコンピュータの思考ルーチンで広く使用されている。 αカットの条件： 相手の番の節で、どの選択肢を選んだとしても、その前に自分の番でもっと良い結果を選択できる場合。 ↓ 一つ上の節の仮の最大値よりも小さな評価値を見つけた場合。 βカットの条件： 自分の番の節で、どの選択肢を選んだとしても、その前に相手の番でもっと悪い結果を選択される場合。 ↓ 一つ上の節の仮の最小値よりも大きな評価値を見つけた場合。 例） 下の例で、3段目の左から
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