游戏树以及零和博弈

棋类游戏跟的AI设计，跟大多数实时游戏大相径庭。首先，这类游戏需要两个玩家轮流操作，其次，这类游戏是对抗性的。

一种方法是：使用名为游戏树的结构。在游戏树中，根节点表示游戏当前的棋盘状态。每条边代表一次棋子移动，这些边会引向新的棋盘状态。

要生成完整的游戏树。需要将根节点设置为当前游戏状态，并为每一个可能的第一步创建子节点。然后，针对第一级中每个节点重复此过程，直到所有的移动步骤都试过。

根据潜在的移动数量，游戏树的大小会呈指数级增长。（这代表棋盘越大，完整游戏树的节点越多）

极大极小算法

极大极小算法可通过评估双人游戏树来确定当前玩家的最佳移动。

极大极小算法假定每个玩家都会做出对自己最有利的选择。

处理不完整的游戏树

生成完整的游戏树并不总是可行的。值得庆幸的是，可以通过修改极小极大算法代码来解释不完整的游戏树。

AI需要限制其游戏树的深度，这意味着代码会将一些节点视为叶子节点，即使这些节点并非游戏的终止状态。

α-β剪枝算法

α-β剪枝算法是极小极大算法的一种优化形式，该优化形式通常能够减少所评估的节点数量。实际上，这意味着在不增加计算时间的基础上，增加所探索的最大深度。

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