反復的な深化を伴うアルファベータ検索を実装し、以前の深さ検索から得られた最初の最良の動きを検索することでアルゴリズムをさらに最適化するためのいくつかの手法を読みました。
私が理解している限り、以前の深さ検索からの主要なバリエーションを動的長さリストに保存できますか? たとえば、深さ 4 まで PV で検索したとします: [1, 0, 2, 3] は、深さ 1 で移動番号 1 を選択し、深さ 2 で移動番号 0 を選択し、深さ 3 で移動番号 2 を選択するなどを意味します。 ...そして、深さ 5 の検索では、アルゴリズムは最初にその前の深さ PV からノードの子を検索します。
それはあなたが反論テーブルと呼んでいるものですか？
このリンクからの反論テーブルの説明: 反復ごとに、検索により、ルートからリーフ ノードへの各移動のパスが生成され、その結果、正しいミニマックス スコアまたはその値の上限が得られます。d - 1 ply 検索からのこのパスは、d ply への検索の基礎として使用できます。多くの場合、現在の反復で調べられた最初のパスとして、前の反復のパスまたは動きの反論を検索すると、1 層深い動きを反駁するのに十分であることが証明されます。
それが同じでない場合、反駁表が実際に何であるかを説明できますか（私には両方が等しいように見えますが、よくわかりません）、最初に述べた方法の代わりに反駁表を使用する利点は何ですか?