据我所知，极小的算法在最简单的形式下工作如下：遍历游戏树自下而上，如果是玩家的回合，将所有子节点的最大得分分配给当前节点，否则最小得分。叶子是根据游戏的输出来评分的，比如说+1代表胜利，0代表平局，-1代表失败。最后选择移动到得分最高的节点。
当然，遍历整个博弈树是不切实际的，所以使用启发式方法。但假设我们快结束比赛了。然后我发现这个简单的方法有一些问题。
例如，我们正在下国际象棋，而玩家（白棋）已到达以下位置：
轮到球员了。所以在QG7中有一个配偶，QG7的节点得到1分。但举例来说，ke1也是一项法律行动。唯一的答复是c5，那么Qg7仍然可用因为QG7得1分，C5也得1分，Ke1也得1分。
所以我们至少有两个动作得分为1（ke1和qg7）。假设算法首先考虑king移动，然后选择得分最高的第一个移动。这意味着，在这个位置上，玩家不会将对手将死，而是随机地进行国王移动，直到对手能够真正阻止将死（用皇后的棋子）。
最根本的问题是，一中的一个棋子（qg7）和二中的一个棋子（ke1）有相同的分数，所以玩家没有理由真的去一中的一个棋子。
对Minimax算法进行简单的修改就可以防止这种情况：在得分相等的情况下，选择到该得分位置的较短路径所以最好是一个将死。
我的问题是：我没有在任何与Minimax相关的资料中发现任何提及这一点的地方，那么我对Minimax有什么误解吗如果不是，这是通常的解决方法还是有更好的方法？
最佳答案
我很确定你对minimax的理解是正确的。
我可能会做的事情是简单地在minimax函数中传递当前距离，并根据它来加权得失。通常应优先考虑更快的胜局（以减少出现不可见情况的可能性）和更慢的失利（以允许对手犯错）无论胜负是1，还是任何正值，都无关紧要-它仍然会被选为优于0或-1。
如果你有一个赢的可能是最大的价值在你的启发-你仍然可以做类似的事情-只是增加或减少一点它的重量，但仍然有它比所有其他非赢的价值观。
举你的例子来说，这可能并不重要，因为，当棋子接近升职时，你会察觉到一场平局即将来临，然后你会做出制胜的举动但如果：
在搜索深度之外，有一系列不可避免的动作会给你带来最坏的结果（这是极大极小的一个非常普遍的问题，但是如果它是可以避免的，显然最好这样做）。
你这边有时间限制
你不能满足所有的抽签条件（例如3个重复的位置）
关于algorithm - Minimax:如何在残局中获得相等的分数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22607715/