Alpha Beta 剪枝导致 negamax 选择较差的动作

Question

我正在使用 negamax 和 alpha beta 剪枝设置一个基本的国际象棋人工智能。如果我删除 alpha beta 修剪，那么它会按预期工作。添加修剪后，它的棋步会更差（但速度要快得多）。有时它会按预期发挥，直到在 1 中突然出现错误。我不知道为什么有时最好的动作会被修剪。有人能找出问题所在吗？

public Move Think(Board board, Timer timer)
    {
        int bestEval = int.MinValue;
        Move[] moves = board.GetLegalMoves();
        Move bestMove = moves[0];

        foreach (Move move in moves)
        {
            board.MakeMove(move);
            int eval = -NegaMax(board, MAX_DEPTH, -100000, 100000);
            board.UndoMove(move);

            if (eval > bestEval)
            {
                bestEval = eval;
                bestMove = move;
            }
        }

        return bestMove;
    }

    //Evaluates a move based on the resulting board position
    private int NegaMax(Board board, int depth, int alpha, int beta)
    {
        if (board.IsDraw())
            return 0;
        if (depth == 0)
            return EvaluatePosition(board);

        Move[] moves = board.GetLegalMoves();

        int bestEval = int.MinValue;
        foreach (Move move in moves)
        {
            board.MakeMove(move);
            bestEval = Math.Max(bestEval, -NegaMax(board, depth - 1, -beta, -alpha));
            board.UndoMove(move); //Must restore the board to its original position before testing the next move

            alpha = Math.Max(alpha, bestEval);
            if (alpha >= beta)
                break;
        }

        return bestEval;
    }

我尝试过的一件事是，当我在 think() 函数中调用它时，使用 int.MinValue 和 int.MaxValue 作为原始的 alpha 和 beta 参数。然而，这会导致更意想不到的行为。我希望它能发挥相同的作用，但它会发挥非常不同的动作，尽管它们和以前一样糟糕。