通常、人々は pn-search または pn^2 または df-pn を使用して、勝利の解決策があるかどうかを答えます。
次に、優れた評価関数を使用して、最小最大ゲーム ツリーでアルファ ベータ プルーニングを使用します。
15プライ以上の深さに達することができます
現在、Go の処理に成功しているモンテカルロ法があります。
五目並べでも同じ技が使えるの？例（ソースコードまたは紙）
よく調整された評価関数を構築するための良い方法を説明している論文はありますか。
または五目並べに対処するための最先端または有用な技術は他にありますか?
五目並べを扱うのにpn検索は必要ですか？
別の VCT エンジン (src の方が良い) はありますか?
私の知る限りでは、プルーフ ナンバー検索、依存関係に基づく検索 (脅威空間検索とも呼ばれます)、およびアルファ/ベータ フレームワークに基づく検索アルゴリズムは、主に上位の Gomoku プログラムで使用されています。モンテカルロ木探索を用いた五目並べプログラムもいくつか存在しますが、現状はあまり良くありません。http://www.aiexp.info/gomoku-renju-resources-an-overview.htmlの記事では、五目並べ AI の資料、プロトコル、およびソース コードがまとめられています。
評価関数に関しては、これまで、五目並べの適切に調整された評価関数を構築する方法を説明した論文がいくつかありますが、どれも実際に最新技術を達成するために機能していません。
五目並べを扱う場合、Pn-search は必要ありません。実際、最先端の五目並べエンジン Yixin は pn-search を使用していません。
Renjusolver は最高の VCT エンジンです。renjusolver を除いて、VCT を解くのに比較的優れた性能を持つ他の多くの Gomoku エンジンがあり、http://gomocup.org/download/ からダウンロードできます。現在、Pela は VCT の解決に最適なオープン ソース エンジンです。