minimax算法在三子棋人机对弈中的设计细节

在三子棋的人机对弈中，Minimax算法是一种常用的博弈树搜索策略。以下是设计细节：

1. **搜索深度**：算法首先从当前玩家的角度开始，计算每一步棋的潜在结果。搜索深度通常有限制，因为完全展开所有可能的走法在复杂的棋局中几乎是不可能的，特别是当双方都有足够的时间去思考。

2. **胜率评估函数**：为了评估每一步棋的价值，算法会使用一个评估函数，如简单的数子规则（黑方多几个子则认为有利），或更复杂的AI学习模型提供的数值。这个函数帮助预测未来局势的好坏。

3. **剪枝策略**：通过剪枝技术减少搜索空间，例如Alpha-Beta剪枝。Alpha表示最佳选择的上界，Beta代表下界的上限，每次分支时，如果发现某条路径的胜率肯定低于当前已知的最好结果，就可以提前停止搜索。

4. **启发式**：结合一些启发式规则，如避免立即形成三连子、防止对手形成三连子等，以优化搜索效率。

5. **迭代加深**：由于搜索深度受限，可能会采用迭代加深的方式逐渐增加搜索深度直到达到预设的最大值，这样可以平衡搜索质量和速度。

6. **负极大限原理**：当达到最大搜索深度时，算法会选择看起来最差（最少得分）但也相对安全的一次行动，因为这意味着对方的应对不会太好。