Alpha-Beta搜索算法代碼很簡短，但介紹其原理的文章卻很長。本着抓住本質、緊握核心的精神，記錄下自己對Alpha-Beta搜索的理解。
在進行Alpha-Beta搜索前，需要有一個棋局優劣判斷函數，一般以棋子權重爲基礎。爲了儘可能反映出對弈雙方局勢優劣，在兼顧效率的前提下，還可以加入其它一些考慮因素。假設用a來表示紅棋分值，用b來表示黑棋分值，那麼a-b就是紅棋的優勢，而b-a則是黑棋的優勢。這兩個值互爲相反數，這一點可以巧妙應用在Alpha-Beta搜索中。
棋類遊戲的搏弈樹具備下面兩個特點：
1. 父結點分值等於最大子節點分值的相反數
比如紅棋走了一步後其優勢爲2，接下來黑棋有4種應對走法，黑棋取得的優勢分別是-1、0、1，3。那麼不難理解，與前面的2分相比，後面的-max(-1,0,1,3) = -3 更能準確反映出紅棋這一步的優劣。同樣道理，黑棋的4個分值也可再遞歸下去,層數越多，越能精確反映着法的優劣。
2. 由於採用了max方法，所以一組着法中只有得分最大那個有用。如果能確定某個着法得分不如它的兄弟高，那麼它就是無用的，可以被剪裁掉。
如上圖所示，B1點得分爲-5，根據遞歸搜索原理，在搜索B2點時，會先搜索C4點，C4點得分爲6，這就意味着B2點的得分小於-6，也就是說可以確定B２點分值不如B１點高，那麼B２點就沒用了，沒必要再搜索C５和C６點。
綜上所述，行棋雙方已搜索到的最高分值可作爲剪枝的參照。Alpha是走棋方已搜索到的最高分值，Beta值取決於對手已搜索到的最高分值。Alpha和Beta在本質上是一樣的，隨着層次的遞深，它們的角色也在不斷互換。
下面是取自中國象棋百科全書中的僞碼：
int AlphaBeta(int depth, int alpha, int beta) {
if (depth == 0) {
return Evaluate();//開頭提到的局勢優劣判斷方法
}
GenerateLegalMoves();
while (MovesLeft()) {
MakeNextMove();
val = -AlphaBeta(depth - 1, -beta, -alpha);
UnmakeMove();
if (val >= beta) {
return beta;
}
if (val > alpha) {
alpha = val;
}
}
return alpha;
}
Alpha是走棋方已搜索到的最高分值，Beta則是對方已搜索到最高分值的相反數。
假設我們現在要用這個方法搜索B2點，那麼傳遞給它的Beta值就是5，可作爲剪枝的依據。
搜索C8點時，傳遞的Alpha值是5，這樣到了搜索D1點時，傳遞的Beta值就是-5，如果D1得分超過-5，就意味着D2和D3無需再搜索了。查看上圖，確實如此。
參考：