python - connect 4 の転置テーブルを実装するには?

Question

私は Python で Connect 4 AI を作成しています。これには、反復深化とアルファ ベータ プルーニングを備えたミニマックスを使用しています。それ以上の深さではまだかなり遅いので、転置テーブルを実装したいと思いました。それを読んだ後、私は一般的なアイデアを得ると思いますが、それをうまく機能させることができませんでした. これが私のコードの一部です:(ミニマックスの最大化部分):

    if(isMaximizing):
    maxEval = -99999999999
    bestMove = None
    # cache.get(hash(board)) Here's where i'd check to see if the hash is already in the table 
    # if so i searched for the best move that was given to that board before.

    # loop through possible moves
    for move in [3,2,4,1,5,0,6]:
        if moves[move] > -1:
            # check if time limit has been reached for iterative deepening
            if startTime - time.time() <= -10:
                timeout = True
                return (maxEval, bestMove, timeout)

            if timeout == False:
                board = makeMove((moves[move],move), True, board) # make the move 
                eval = minimax(depth - 1, board, False, alpha, beta, cache, zobTable, startTime, timeout)[0]

                if eval > maxEval:
                    maxEval = eval
                    bestMove = (moves[move]+1,move)

                board[moves[move] + 1][move] = '_'  # undo the move on the board
                moves[move] = moves[move] + 1 # undo the move in the list of legal moves

                alpha = max(alpha, maxEval)
                if alpha >= beta:
                    break
                # cache.set(hash(board), (eval, value)) Here's where i would set the value and bestmove for the current boardstate
    return (maxEval, bestMove, timeout)

現在、ボードを zobrist ハッシュ法でハッシュしており、順序付けられた dict を使用してハッシュされたボードを追加しています。このハッシュキーに、ボードの値とそのボードの bestMove を追加しました。残念ながら、これによりアルゴリズムが悪い動きを選択するようです (以前は機能していました)。ボードステートをキャッシュのどこに配置し、キャッシュからどこに取得する必要があるか知っている人はいますか?