Mặc dù nhiều tối ưu hóa dựa trên chẩn đoán (ý tôi là cách tăng độ sâu cây mà không tìm kiếm thực tế) được thảo luận trong tài liệu lập trình cờ vua, tôi nghĩ hầu hết chúng hiếm khi được sử dụng. Lý do là chúng là những tên lửa đẩy hiệu suất tốt về lý thuyết, nhưng không phải trong thực tế.
Đôi khi các chẩn đoán này có thể trở lại trạng thái xấu (ý tôi là không phải là tốt nhất).
Những người tôi đã nói chuyện luôn khuyên bạn nên tối ưu hóa tìm kiếm alpha-beta và triển khai làm sâu sắc lặp lại vào mã thay vì cố gắng thêm các chẩn đoán khác. Lý do chính là các máy tính đang gia tăng sức mạnh xử lý và nghiên cứu [cần dẫn nguồn] đã chỉ ra rằng các chương trình sử dụng thời gian CPU đầy đủ của họ để bạo lực cây alpha-beta đến độ sâu tối đa luôn luôn vượt quá mức các chương trình chia thời gian của họ giữa một mức độ alpha-beta nhất định và sau đó một số chẩn đoán.
Mặc dù sử dụng một số chẩn đoán để mở rộng chiều sâu cây có thể gây hại nhiều hơn lợi ích, nhưng có nhiều trình tăng hiệu suất bạn có thể thêm vào thuật toán tìm kiếm alpha-beta.
Tôi chắc chắn rằng bạn biết rằng alpha-beta hoạt động chính xác như được dự định hoạt động, bạn nên có cơ chế sắp xếp di chuyển (làm sâu thêm lặp). Làm sâu sắc hơn có thể giúp bạn tăng cường hiệu suất 10%.
Thêm Biến thể chính searc h kỹ thuật alpha beta có thể giúp bạn tăng thêm 10%.
Hãy thử thuật toán MTD (f). Nó cũng có thể tăng hiệu suất của động cơ của bạn.