我在国际象棋人工智能上做实验，目前正试图实现对可能要求平局的检测。
如果出现以下情况，玩家可以要求平局：
在过去的五十步中，每个玩家都没有被俘虏或典当。
同一个董事会职位发生过三次。
因此，程序必须存储以前位置的历史记录，才能验证这些条件。当人类玩家要求平局时，这是可以的。但人工智能正在评估数百万个职位因此，一方面，它应该能够自行或由对手x向前移动来检测这种索赔的可能性，以便能够阻止它处于获胜的位置，或试图在失败的位置强制执行它另一方面，由于在深度搜索期间创建的历史表的所有副本，这种验证可能会导致性能的巨大损失。
是否有此类功能的标准实现/优化？
注意：如果答案是特定于实现的，那么我的人工智能是基于带α-β剪枝的minimax的变体。
最佳答案
对于第1项，标准的解决方案是将计数器存储在当前状态；每次有典当移动或捕获时，计数器都重置为0，每次没有典当移动或捕获时，计数器都会增加1，如果大于50，则在每次移动时检查计数器。
对于第2项，有些程序会在每次移动时跟踪和检查，但如您所述，这需要时间和空间因此，许多程序只跟踪过去的动作，而忽略了在游戏树中向前看时通过三次重复绘制的可能性。另一种可能是跟踪已经发生的任何重复位置，并且只检查前瞻位置是否与其中一个位置相同。