ゲーム ツリーと MinMax アルゴリズムに関するこの MIT レクチャーを見たところ、アルファ ベータ プルーニングとプログレッシブ ディープニングが議論されていました。
https://www.youtube.com/watch?v=STjW3eH0Cik
したがって、プログレッシブディープニングとは、すべてのレベルで答えを近似し、移動の制限時間に応じてリーフノードに向かって深く進んでいくことを正しく理解している場合です。どんな時でも答えを持っていることが重要です。さて、36:22 で教授は、十分な時間がなく、d が木の深さである (d-1) 番目のレベルまでしか行っていない場合について説明します。そして、彼はまた、いつでもおおよその答えが得られるはずなので、下に行くにつれてすべてのレベルで一時的な答えを得ることができると示唆しています。
私の質問は、誰がゲームに勝つことができるかを結論付けることができるのは葉ノードでのみであるため、葉ノードに行かずにどのように答えを得ることができるかということです. これを三目並べゲームと考えてください。(d-1) 番目のレベルでは、(d-1) のこのノードまでのこの一連の動きがゲームに勝つか負けるかを判断するのに十分な情報がありません。より高いレベルでは、(d-3) と言うと、さらにぼやけます! 私たちが降りるとき、すべてが可能です。ではない？したがって、アルゴリズムが (d-1) 番目のレベルまで計算することを決定した場合、それらのパス オプションはすべて等しくなります。(d-1) レベルでの勝利と敗北を保証するものは何もありません。なぜなら、私が正しく理解している場合、勝敗は葉ノードでしか計算できないからです。これは、特に純粋な MinMax アルゴリズムに当てはまります。
では、(d-1) レベルまたは (d-5) レベルで「おおよその答え」を得るにはどうすればよいのでしょうか?