我正在编写一个国际象棋引擎，最近添加了一个换位表。
在运行一些测试时，我发现虽然搜索仍然返回相同的最佳着法，但着法的值(value)(对最大化玩家的好处)波动了。
这是换位表的正常行为吗？我记得读过一个转置表会导致搜索不稳定。这是什么意思？那么这是我的代码中的正常现象还是严重错误？
最佳答案
是的，换位表引入了搜索不稳定性。
幸运的是，这种情况很少发生，换位表的优势远远超过了它的复杂性。
<强>1。转置表的作用是什么？
在您的程序中添加换位表 (TT) 后，您应该注意到两个主要区别:
在国际象棋中，改进的移动顺序是最重要的因素。仅在残局中，换位的可能性增加，您会看到更多的早期截断。
那么，搜索不稳定意味着什么？这意味着当您搜索具有给定距离的一个位置并稍后重复相同的搜索(相同位置，相同距离)时，您将得到相同的结果。
<强>2。简单的 minimax/alpha beta 搜索算法
让我们首先忽略搜索扩展并从简单的极小极大或 alpha-beta 搜索开始。
请注意，您的搜索将具有搜索可重复的属性，并且不会发现搜索不稳定。即使您通过换位表中的移动改进了您的移动顺序，您仍然会在每次搜索中得到相同的结果。然而，在添加 TT 之后，来自更深层次搜索的额外中断通常会破坏该属性并引入不稳定性。
例如，考虑一个包含深层策略的职位:
因此，使用额外的知识来强制提前中断是导致不稳定的一个因素。 (但在实践中，这是值得的，因为它更像是一个理论问题。)
<强>3。搜索扩展
当应用于简单的 alpha beta 搜索时，改进的移动顺序本身不会导致搜索不稳定。在实现许多扩展的现实世界搜索算法中，情况更为复杂。其中一些扩展也对移动顺序敏感。
一个突出的例子叫做 Late Move Reduction (LMR) .它利用了这样一个事实，即移动排序的质量通常非常高，以至于只有前几个移动必须彻底搜索，而其他移动很可能是坏的，只会以更短的距离进行搜索。
LMR 只是移动顺序降低搜索可重复性的一个示例。但同样，优势占主导地位。
<强>4。多少搜索不稳定是正常的？
没有明确的答案。在实践中，您无法完全消除不稳定性，但如果不稳定性失控，您的搜索将变得低效。
当然，错误也可能是不稳定的原因。那么，这是您搜索中的错误吗？嗯，我不知道。可能。 :-)
关于c++ - 换位表会不会导致搜索不稳定，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27606175/
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