五子棋AI算法的改进方法
五子棋中Alpha-Beta搜索算法的研究与改进
２ 极大极小算法
在人机博奔中， 搜索的过程是博弈程序就当前棋局对
未来棋 局 的思考过 程 。 一 思考过程 和人 类走棋 的思考 过 这 程是一 样 的 ，即当 己方在 所有 着法 中选择 走一步 后 ，思考 对 方 能有什 么着法 ， 此反复 下去 …… ， 一过 程就产 生 如 这 了一颗 博弈树 。 这一过 程 中 ， 在 博弈 程序必 须假 定对 方和
五子棋AI算法的改进方法讲解
又是本人一份人工智能作业……首先道歉，从Word贴到Livewrter，好多格式没了，也没做代码高亮……大家凑活着看……想做个好的人机对弈的五子棋，可以说需要考虑的问题还是很多的，我们将制作拥有强大AI五子棋的过程分为十四步，让我来步步介绍。
第一步，了解禁手规则做一个五子棋的程序，自然对五子棋需要有足够的了解，现在默认大家现在和我研究五子棋之前了解是一样多的。
以这个为基础，介绍多数人不大熟悉的方面。
五子棋的规则实际上有两种：有禁手和无禁手。
由于无禁手的规则比较简单，因此被更多人所接受。
其实，对于专业下五子棋的人来说，有禁手才是规则。
所以，这里先对“有禁手”进行一下简单介绍：五子棋中“先手必胜”已经得到了论证，类似“花月定式”和“浦月定式”，很多先手必胜下法虽然需要大量的记忆，但高手确能做到必胜。
所以五子棋的规则进行了优化，得到了“有禁手”五子棋。
五子棋中，黑棋必然先行。
因此“有禁手”五子棋竞技中对黑棋有以下“禁手”限制:“三三禁”:黑棋下子位置同时形成两个以上的三；“四四禁”:黑棋下子位置同时形成两个以上的四；“长连禁”:六子以上的黑棋连成一线。
黑棋如下出“禁手“则马上输掉棋局。
不过如果“连五”与“禁手”同时出现这时“禁手”是无效的。
所以对于黑棋只有冲四活三（后面会有解释）是无解局面。
反观白棋则多了一种获胜方式，那就是逼迫黑棋必定要下在禁点。
为了迎合所有玩家，五子棋自然需要做出两个版本，或者是可以进行禁手上的控制。
第二步，实现游戏界面这里，我制作了一个简单的界面，但是，对于人机对弈来说，绝对够用。
和很多网上的精美界面相比，我的界面也许略显粗糙，但，开发速度较高，仅用了不到半天时间。
下面我们简单看下界面的做法。
界面我采用了WPF，表现层和逻辑层完全分开，前台基本可以通过拖拽完成布局，这里就不做过多介绍。
根据界面截图简单介绍1处实际上市两个渐变Label的拼接，2、3是两个label，4、5实际上是两个Button，但是没有做事件响应。
象棋AI程序的设计和优化
象棋AI程序的设计和优化一、引言象棋AI程序是人工智能领域的重要应用之一，其研发能够帮助人们更好地了解人工智能和算法优化。
本文将对象棋AI程序的设计和优化进行详细分析，力求给读者带来更多有用的知识。
二、象棋AI程序的设计1. 算法选择象棋AI程序的设计中，最重要的是算法选择。
目前比较好的算法包括蒙特卡洛树搜索算法、alpha-beta剪枝算法、深度学习算法。
蒙特卡洛树搜索算法较为适合在复杂性较高的棋类游戏中应用，alpha-beta剪枝算法适合用于对弈棋类游戏，深度学习算法则适用于一些较为简单、直观的棋类游戏。
2. 棋盘表示棋盘表示是象棋AI程序设计中比较重要的一环。
象棋的棋子可以表示为一个数字，每个数字代表一个明确的棋子，如车、马、象、士、将、炮、兵等。
通过数字来对每个棋子的位置进行表示，可以大大简化程序设计的工作量，也能够更加方便地实现算法优化。
要注意的是，棋子的数字表示需要与人们所理解的棋子相对应。
3. 算法优化算法优化是人工智能程序设计的关键部分。
在象棋AI程序设计中，可以采取的一种优化方法是对程序的运行时间进行优化。
这一方面可以通过设计一些高效的数据结构来进行实现，例如哈希表、Trie树、B+树等。
另一方面还可以通过并行计算的方法来提高程序的效率，例如GPU并行计算、多核CPU计算等。
三、象棋AI程序的优化1. alpha-beta剪枝算法的优化alpha-beta剪枝算法是目前在象棋AI程序设计中最流行、最适用的一种算法。
要使算法能够获得更好的效果，则需要对其进行一些优化。
首先，可以通过设置一个合适的搜索深度来将程序的运行时间缩短。
另外，还可以通过设计一些高效的数据结构来提高运算速度。
2. 蒙特卡洛树搜索算法的优化蒙特卡洛树搜索算法是在复杂性较高的棋类游戏中应用比较广泛的一种算法。
要提高算法的效率，则需要对其进行更加精细的调整。
一种常用的优化方法是使用动态规划，通过利用之前的搜索结果来进行快速采样，以得到更加准确的结果。
五子棋AI算法的改进方法讲解--实用.doc
又是本人一份人工智能作⋯⋯首先道歉，从Word到Livewrter，好多格式没了，也没做代高亮⋯⋯大家凑活着看⋯⋯想做个好的人机弈的五子棋，可以需要考的是很多的，我将制作有大AI 五子棋的程分十四步，我来步步介。
第一步，了解禁手做一个五子棋的程序，自然五子棋需要有足的了解，在默大家在和我研究五子棋之前了解是一多的。
以个基，介多数人不大熟悉的方面。
五子棋的上有两种：有禁手和无禁手。
由于无禁手的比，因此被更多人所接受。
其，于下五子棋的人来，有禁手才是。
所以，里先“有禁手” 行一下介：五子棋中“先手必”已得到了，似“花月定式”和“浦月定式”，很多先手必下法然需要大量的，但高手确能做到必。
所以五子棋的行了化，得到了“有禁手”五子棋。
五子棋中，黑棋必然先行。
因此“有禁手”五子棋技中黑棋有以下“禁手”限制:“三三禁”:黑棋下子位置同形成两个以上的三；“四四禁”:黑棋下子位置同形成两个以上的四；“ 禁”:六子以上的黑棋成一。
黑棋如下出“禁手“ 上掉棋局。
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所以于黑棋只有冲四活三（后面会有解）是无解局面。
反白棋多了一种方式，那就是逼迫黑棋必定要下在禁点。
了迎合所有玩家，五子棋自然需要做出两个版本，或者是可以行禁手上的控制。
第二步，游界面里，我制作了一个的界面，但是，于人机弈来，用。
和很多网上的精美界面相比，我的界面也略粗糙，但，开速度高，用了不到半天。
下面我看下界面的做法。
界面我采用了 WPF ，表和完全分开，前台基本可以通拖拽完成布局，里就不做多介。
根据界面截介1 处实际上市两个渐变Label 但是没有做事件响应。
通过按钮属性。
也许有人会奇怪，为什么的拼接，2 、3 是两个 label ，4 、 56 、7 、8 、9的控制，修改labelButton 会丝毫看出不出有Button实际上是两个Button，和 Button的Content的影子，这里战友whrxiao 写过一个Style 如下<Style x:Key="ButtonStyle1" TargetType="{x:Type Button}"><Setter Property="Template"><Setter.Value><ControlTemplate TargetType="{x:Type Button}"><Grid><ContentPresenter HorizontalAlignment="{TemplateBinding HorizontalContentAlignment}" VerticalAlignment="{TemplateBinding VerticalContentAlignment}" SnapsToDevicePixels="{TemplateBinding SnapsToDevicePixels}" RecognizesAccessKey="True"/></Grid></ControlTemplate></Setter.Value></Setter></Style>这里我们把这个Style称为Style1。
五子棋之人机对弈智能报告
五子棋之人机对弈智能报告
五子棋是一种棋类游戏，古老而又受欢迎，被誉为“智力运动”。
目前，研究人员正在探索五子棋的人机对弈，并分析人机对弈的新技术和新
思想。
近年来，人工智能技术的发展，人工智能程序（AI）在五子棋比赛
中也占据了非常重要的地位，甚至比职业棋手更具优势。
本文将详细介绍
五子棋之人机对弈智能研究，展示人机对弈的新技术与新思想，并分析其
在策略技巧、数学模型分析和智能等技术应用方面的优势。
一、人机对弈的新技术与新思想
在五子棋中，新的技术与思想都为人机对弈带来了新的机遇和挑战。
首先，由于五子棋中的棋子数量有限，不需要考虑博弈树等极其复杂的计
算方法，因此可以采用较为简单的算法，避免过多的运算量。
其次，为了更好地模拟五子棋的复杂性，人机对弈研究者引入了多种
技术来改善AI的能力，如机器学习、数学评估模型和深度学习等。
例如，通过机器学习，人工智能程序可以从以往的游戏历史中学习更加有效的策略，以更快地获取结果。
此外，通过数学评估模型，AI可以根据实时的
棋面评估出每一步的最佳走法，并自动选择最优解，从而使游戏更加有趣。
基于深度强化学习的围棋人工智能算法优化
基于深度强化学习的围棋人工智能算法优化深度强化学习是一种在人工智能领域中被广泛研究和应用的算法，它能够让机器自主学习并通过与环境的交互来提高自己的性能。
围棋作为一种复杂的棋类游戏，一直以来都是人工智能领域的一个挑战。
本文将探讨如何基于深度强化学习来优化围棋人工智能算法。
围棋的复杂性表现在其庞大的状态空间和棋局的长远影响。
传统的围棋人工智能算法采用的是基于规则的方法，通过定义一些启发式规则来指导下棋。
然而，这些规则往往局限于人类经验和知识，无法覆盖所有的可能性。
因此，基于深度强化学习的围棋人工智能算法应运而生。
深度强化学习算法的核心是强化学习框架。
在围棋中，它的主要思想是通过自主学习和与环境的交互来优化策略。
首先，算法会通过随机下棋来生成大量的棋局数据作为训练集。
然后，在每一步棋之后，算法会根据当前的状态和选择的动作来获得一个奖励信号，用于评估该动作的好坏程度。
这个过程会不断地重复，直至算法能够通过学习来找到最佳的下棋策略。
在深度强化学习中，神经网络被广泛应用于估值网络的建模。
估值网络可以评估当前棋盘的优劣，为下一步的决策提供指导。
为了提高估值网络的性能，可以采用一些深度学习中的技术，例如卷积神经网络 (CNN)。
通过 CNN 的卷积层，算法可以提取出棋盘的局部特征，从而更好地理解当前局势。
此外，残差网络(ResNet) 可以用于防止深度网络的退化问题，使网络训练得到更好的效果。
除了估值网络，深度强化学习还使用了策略网络来生成下棋的决策。
策略网络通过学习大量棋局数据来预测在给定状态下的最佳下棋动作。
为了增强策略网络的能力，可以采用蒙特卡洛树搜索算法 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 来引导策略网络的训练。
MCTS 可以通过对棋局状态进行搜索与模拟，来评估出最优的下棋路径。
为了进一步优化围棋人工智能算法的性能，还可以采用强化学习中的一些技术。
例如，可以引入经验回放 (Experience Replay) 技术，将棋局数据进行存储和复用，以增加算法学习的样本数量。
五子棋人工智能算法设计与实现
五子棋人工智能算法设计与实现五子棋是一种流行的策略游戏，玩家需要在一个15×15的棋盘上相互交替放置黑色和白色的棋子。
游戏的规则简单，但在实际游戏中，需要考虑到许多因素，例如棋盘的当前状态、对手的反应以及自己的策略，这使得五子棋成为一个很有挑战性的游戏。
在设计和实现一个五子棋算法时，需要考虑以下步骤：游戏状态表示：算法首先需要一个方法来表示当前的游戏状态。
这可以通过一个函数来完成，该函数接受当前棋盘上的所有棋子作为输入，并返回一个字符串或字节串表示当前游戏状态。
搜索算法：搜索算法是人工智能算法的核心，它需要找到一个好的落子位置。
常见的搜索算法有暴力搜索、极小化极大搜索（MinMax）算法以及A*搜索算法等。
在五子棋中，可以使用极小化极大搜索算法来找到一个好的落子位置。
评估函数：评估函数用于评估棋盘的当前状态以及每个可能落子的得分。
在五子棋中，评估函数需要考虑当前棋盘上的连珠、对手的威胁以及自己可能形成的威胁等因素。
剪枝：在极小化极大搜索算法中，可以使用剪枝来减少搜索的深度和广度。
通过剪枝，可以排除一些明显不好的落子位置，从而提高搜索效率。
玩家和电脑的落子：在实现算法时，需要编写一个函数来处理玩家和电脑的落子。
这个函数应该接受当前游戏状态和玩家选择的落子位置作为输入，然后更新棋盘状态并返回下一步棋盘状态和落子信息。
游戏结束条件：算法还需要检测游戏是否已经结束。
在五子棋中，当一方获胜时，游戏结束。
public class Gomoku {private static final int SIZE = 15;private int board = new int[SIZE][SIZE];private int heuristic = new int[SIZE][SIZE];public void init() {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {for (int j = 0; j < SIZE; j++) {board[i][j] = 0;public int get(int x, int y) {return board[x][y];public void set(int x, int y, int player) {board[x][y] = player;}随着技术的飞速发展，高性能计算在各个领域的应用越来越广泛。
基于深度强化学习的围棋AI算法优化研究
基于深度强化学习的围棋AI算法优化研究深度强化学习是人工智能领域中的一项重要技术，在人工智能的应用中有着广泛的应用和重要的作用。
在围棋AI领域，深度强化学习的应用更是独步天下，成为了AlphaGo等超级巨星的核心技术之一。
本文将从深度强化学习在围棋AI中的应用入手，重点研究如何优化深度强化学习算法，提高围棋AI的水平。
一、深度强化学习在围棋AI中的应用在围棋AI中，深度强化学习主要包含两个方面的应用：策略网络和价值网络。
策略网络是指对围棋棋盘上每一个位置上的落子概率进行预测，即预测某个位置上的落子是否有利于胜利。
因此，策略网络能够根据当前棋局和历史棋谱，预测下一步应该落子的位置，从而产生可能的落子集合，实现较为准确的“估值”功能。
价值网络是指通过对整个棋盘上黑白棋子的位置和分布情况进行分析，预测当前棋局的胜率。
在预测一方获胜的概率时，需要综合考虑对手的棋子位置和自己的棋子分布的影响。
值得注意的是，价值网络不是严格意义上的预测，而是估算每个棋局的胜率概率，具有强烈的参考性。
基于策略网络和价值网络，深度强化学习的核心在于充分利用历史棋谱和人类围棋大师的下棋经验，不断地进行模型更新和优化，从而实现高水平的围棋AI自我完善与进步。
二、围棋AI算法优化的核心技术深度强化学习在围棋AI中的应用已经得到了广泛的验证，但是如何优化深度强化学习算法，提高围棋AI的水平，仍然是围棋AI研究的重点。
围棋AI算法优化的核心技术包括以下方面：1、智能训练策略的优化在深度强化学习过程中，智能训练策略是提高围棋AI水平的重要因素。
而优化智能训练策略的关键是寻找合适的训练数据集和模型结构，建立合理的训练流程和策略优化模型。
2、网络结构的优化网络结构是深度强化学习算法的重要组成部分。
优化网络结构的关键在于设计出高效的深度神经网络，提高网络性能和训练效率，同时防止过拟合和欠拟合的问题出现。
3、策略选择机制的优化在生成落子方案时，如何选择最佳的策略也是围棋AI算法优化的重要方面。
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又是本人一份人工智能作业……首先道歉，从Word贴到Livewrter，好多格式没了，也没做代码高亮……大家凑活着看……想做个好的人机对弈的五子棋，可以说需要考虑的问题还是很多的，我们将制作拥有强大AI五子棋的过程分为十四步，让我来步步介绍。
第一步，了解禁手规则做一个五子棋的程序，自然对五子棋需要有足够的了解，现在默认大家现在和我研究五子棋之前了解是一样多的。
以这个为基础，介绍多数人不大熟悉的方面。
五子棋的规则实际上有两种：有禁手和无禁手。
由于无禁手的规则比较简单，因此被更多人所接受。
其实，对于专业下五子棋的人来说，有禁手才是规则。
所以，这里先对“有禁手”进行一下简单介绍：五子棋中“先手必胜”已经得到了论证，类似“花月定式”和“浦月定式”，很多先手必胜下法虽然需要大量的记忆，但高手确能做到必胜。
所以五子棋的规则进行了优化，得到了“有禁手”五子棋。
五子棋中，黑棋必然先行。
因此“有禁手”五子棋竞技中对黑棋有以下“禁手”限制:“三三禁”:黑棋下子位置同时形成两个以上的三；“四四禁”:黑棋下子位置同时形成两个以上的四；“长连禁”:六子以上的黑棋连成一线。
黑棋如下出“禁手“则马上输掉棋局。
不过如果“连五”与“禁手”同时出现这时“禁手”是无效的。
所以对于黑棋只有冲四活三（后面会有解释）是无解局面。
反观白棋则多了一种获胜方式，那就是逼迫黑棋必定要下在禁点。
为了迎合所有玩家，五子棋自然需要做出两个版本，或者是可以进行禁手上的控制。
第二步，实现游戏界面这里，我制作了一个简单的界面，但是，对于人机对弈来说，绝对够用。
和很多网上的精美界面相比，我的界面也许略显粗糙，但，开发速度较高，仅用了不到半天时间。
下面我们简单看下界面的做法。
界面我采用了WPF，表现层和逻辑层完全分开，前台基本可以通过拖拽完成布局，这里就不做过多介绍。
根据界面截图简单介绍1处实际上市两个渐变Label的拼接，2、3是两个label，4、5实际上是两个Button，但是没有做事件响应。
通过按钮6、7、8、9 的控制，修改label和Button的Content 属性。
也许有人会奇怪，为什么Button会丝毫看出不出有Button的影子，这里战友whrxiao写过一个Style如下<Style x:Key="ButtonStyle1" TargetType="{x:Type Button}"><Setter Property="Template"><Setter.Value><ControlTemplate TargetType="{x:Type Button}"><Grid><ContentPresenter HorizontalAlignment="{TemplateBinding HorizontalContentAlignment}" VerticalAlignment="{TemplateBinding VerticalContentAlignment}" SnapsToDevicePixels="{TemplateBinding SnapsToDevicePixels}" RecognizesAccessKey="True"/></Grid></ControlTemplate></Setter.Value></Setter></Style>这里我们把这个Style称为Style1。
界面逻辑上，将是否开始、是否禁手和是否电脑先行作为两个全局变量的布尔型值，通过设置和判断bool型值进行逻辑上的控制。
中间的棋盘是个canvas，一个15*15的Grid放满Button并将每个Button应用Style1开始时候透明度设为0，也就是根本看不到，在下棋的时候改变Button的背景和透明度，实现落子的效果，因为Grid的位置关系，所以可看起来好像是下在横竖的交线处。
第三步，进行输赢判断：因为规则不同，“无禁手”和“有禁手”的输赢判断自然不同。
先看无禁手：这个比较简单，遍历每个位置，然后从这个位置开始，分别判断它的四个方向：即横、竖、左上到右下、左下到右上。
每个方向从中间点开始，往两边数连子数，然后将两个方向的连字数加和再加一（中间的棋子）。
如果得到大于等于5，那么就说明下子方赢棋。
对于有禁手的五子棋，输赢判断还需要判断禁手，禁手的判定较为复杂。
将待判断点放入黑棋子。
然后搜索待判断点周边棋盘；还原棋盘；利用搜索结果依次对各方向进行分析，判断黑棋放入后所产生的棋型是否形成长连或形成某种四连或三连的的棋型。
若形成长连，判定为禁手，返回长连禁手标识。
若形成某种四连或三连的棋型，该棋型统计数加1，再对下一个方向进行判断，直到各个方向分析结束。
若四连棋型或三连棋型的统计数大于１，则返回为禁手。
其余情况返回非禁手。
第四步：构造棋型估分“有禁手”规则比较复杂，涉及到比较多下棋方面的技巧，而且对算法的思路没有丝毫影响，所以下面我们主要考虑无禁手规则下的AI设计。
若设计好无禁手AI，只需要让AI执黑时坚决不下到禁手点，就可以很快构造有禁手的AI。
虽然这种方式没有利用有禁手规则下的技巧，但这些技巧只需要修改下面所讲到的估分函数即可。
我们可以将五子棋的连珠可以分为以下几种：成5：即构成五子连珠活4：即构成两边均不被拦截的四子连珠。
死4：一边被拦截的四子连珠活3：两边均不被拦截的三字连珠死3：一边被拦截的三字连珠活2：两边均不被拦截的二子连珠死2：一边被拦截的二子连珠单子：四周无相连棋子根据五子棋的技巧，可以将五子棋的棋型用连珠进行分类，分类过后我们按照威力给每种棋型打分。
因为五子棋一次只落一子，因此很容易理解，双活三和三活三的威力是一样的，类似情况不多做解释。
程序中，我以100分为满分，对棋型进行了以下打分：成5, 100分活4、双死4、死4活3，90分双活3，80分死3活3，70分死4，60分活3，50分双活2，40分死3，30分活2，20分死2，10分单子0分有了估分方法，就有了五子棋AI的基础，接下来就是一些博弈的方法了。
第五步：得到位置估分AI单纯应用棋谱以及对五子棋当前局势的分析，对每步进行估分，程序中做如下工作：将每个位置进行分析，假设AI落子在该位置，用以上打分规则为AI打分,并将得到的分数加一。
然后，假设玩家落子在该点，为玩家打分，然后将所有的分值汇总。
取最高分作为这个位置的估分，接下来就是取分数最高的位置下棋了。
“位置估分”，下棋的时候，既可以考虑到自己攻击对手，又能考虑到对对手的防御，可以说，很多时候可以顶上考虑两步的AI。
作实验，从网上下载了一个用博弈做的AI，和“位置估分”对下，结果是一胜一负。
谁先子，谁赢得胜利。
而且一步估分毫无疑问是最快的，即使遍历所有位置，也能很快的做出决策。
第六步：应用博弈树，提高AI智能做五子棋的博弈，自然会用到博弈树，这里我说下自己的思路。
在对弈中,根据下一步由谁来走,AI对任何一个局面根据前面估分方法给出一个分数,我们把这个估分方法汇总成一个评估函数，并返回分值。
据此来选择下一步的走法。
由于人和AI是轮流落子，可以将人的估分也算入，并将前面加负号。
那么，估值越大表明对AI越有利，估分越小则表明对AI 越不利。
那么每次AI选择都是从它可能的走法树的某层节点，返回评估值中最大点。
而用户总是从走法树的某层节点中选择最小点，从而形成一棵极大极小搜索树，然后根据深度优先搜索，可以最后得到固定搜索深度下的一个最好的走法。
我做了下试验，单纯应用博弈树，可以在100ms之内让AI考虑完整的两步，由于组合爆炸，当需要考虑三步的时候，就需要6s左右，4步就需要1分钟。
拿两步来和一步估分作比较，虽然比较慢，但是确实有了一定智能。
第七步：考虑层数，提高AI智能上面的设计对于返回值是统一处理的,但是，层数是个很重要的信息.因为下棋时如果能2步获胜,不应选择4步获胜。
对于输的棋型层数就更重要,AI必须尽可能拖延输的时间，就有更大的可能让AI化险为夷。
这样，可以通过设置一个dep值。
深度约浅，dep越大，用dep和得到的得分相乘，得到搜索节点的得分，再进行以上算法，进一步提高AI的智能。
第八步：应用α-β剪枝，提高AI速度在搜索博弈树的过程中，实际上搜索有很多点是多余的，例如下图图中，方形框节点是该AI走,圆形框节点是该人走.比如C节点,它需要从E和F当中选取最大的值。
目前已经得出E为2,当搜索F节点时,因为F是人走的节点，那么F需要从K L M中选取最小的，因为K已经是1，也就是说F<=1，那么L，M就不需要搜索，因此就发生了α剪枝。
然后看A节点，该人走了，需要从C和D中选取最小值，因为C节点是2，而G是7，那么D至少是7。
因此，D的其他节点不必再考虑，就发生如上图所示的β剪枝。
总结上面规律，我们可以得到剪枝方法如下：当前为AI下棋节点：α剪枝：如果当前节点的值不比父节点的前兄弟节点的大值大,则舍弃此节点。
β剪枝：如果当前节点子节点的值不比当前节点的前兄弟节点中的最小值小,则舍弃该子节点和该子节点的所有后兄弟节点。
当前为用户下棋节点：α剪枝：如果当前节点的某子节点的值不比当前节点的前兄弟节点中的最大值大,则舍弃该子节点和该子节点的所有后兄弟节点。
β剪枝：如果当前节点的子节点的值不比当前的父节点的前兄弟节点中的最小值小则舍弃此节点。
经过α-β剪枝，可以极大的减少搜索的数量，很多时候，能把几十亿的搜索数量，缩小到几亿，那么，就可以把搜索深度增1。
第九步：应用下棋范围，提高AI速度当前节点的子节点的数量和排列顺序对于搜索的速度起着至关重要的影响。
根据五子棋的特点,可以产生一个棋面搜索范围。
记录当前棋面所有棋子的最左最右最上最下点构成的矩形,我们认为下一步棋的位置不会脱离这个框3步以上。
这样在棋子较少的时候，搜索节点的数量大大减少。
可以将AI的速度提高一倍左右。
第十步：利用棋型得分，提高AI速度因为每种下法都对应一种得分，所以，可以每次只考虑当前得分前十的节点进行下一步搜索，大大减少了搜索范围，可以进一步增加搜索的深度。
第十一步：利用置换表，提高AI速度我们一般用递归的方法实现博弈树，但是，递归的效率是低的，而且很明显，有很多重复搜索的节点，所以，我们可以用一个表，记录下所有搜索过节点的情况，然后只要遇到搜索到的节点，就可以直接得到结果。
置于这个“表”是什么，就是一个置换表，利用Zobrist算法，进行Hash处理，使在表中查找的时间大大缩短，这样AI的速度又能提高一个数量级。