人工智能技术导论中α-β剪枝疑惑
α-β剪枝（Alpha-Beta Pruning）是一种用于优化博弈树搜索的算法，主要用于极大极小搜索（Minimax）中，以减少搜索的节点数，从而提高搜索效率。
原理简述：
在Minimax算法中，为了找到最优解，需要遍历整个博弈树，这在深度较大或分支较多时效率低下。α-β剪枝利用了以下两个关键观察：
- α值（alpha）：表示当前搜索路径上极大节点（Max节点）已知的最佳值。
- β值（beta）：表示当前搜索路径上极小节点（Min节点）已知的最佳值。
工作原理：
在搜索过程中，对于每个节点：
- Max节点（我方选择）更新α值，α表示能够保证的最小值。
- Min节点（对手选择）更新β值，β表示能够保证的最大值。
在节点的扩展过程中，通过比较当前节点的α值和父节点的β值来判断是否可以剪枝：
- 如果当前节点是Max节点且其α值大于等于父节点的β值，则不必再探索该节点的兄弟节点，因为对手不会选择这个节点（剪枝）。
- 如果当前节点是Min节点且其β值小于等于父节点的α值，则不必再探索该节点的兄弟节点，因为我方不会选择这个节点（剪枝）。
优势：
α-β剪枝能够显著减少搜索树的规模，特别是在深度较大的情况下，大大提高了搜索效率，使得在合理时间内找到较好的解。
应用：
该算法广泛应用于博弈程序中，如国际象棋、围棋等，以及其他决策树搜索问题中，如规划和调度问题等。
这些解释希望能帮助您更好地理解α-β剪枝的工作原理和应用。