Artificial intelligence Negamax'；初始函数调用看起来像是最小化根节点而不是最大化？

Negamax通常如下所示：

function negamax(node, depth, α, β, color) is
    if depth = 0 or node is a terminal node then
        return color × the heuristic value of node
    childNodes := generateMoves(node)
    childNodes := orderMoves(childNodes)
    value := −∞
    foreach child in childNodes do
        value := max(value, −negamax(child, depth − 1, −β, −α, −color))
        α := max(α, value)
        if α ≥ β then
            break (* cut-off *)
    return value

初始调用是

negamax（rootNode，depth，−∞, +∞, 1） 

如果玩家调用它

我以最大化玩家调用的方式实现了Negamax，但每个

rootNode

都是最大化玩家的移动之一：

function negamaxHandler() is
    bestValue := −∞
    bestNode := null
    childNodes := generateMoves(currentGameState)
    foreach child in childNodes do
        value := negamax(child, depth-1, ???, ???, ???)
        if value > bestValue then
            bestValue := value
            bestNode := child
    return bestNode

因为Negamax返回一个值，所以我需要一个板状态（move）。因此，我手动执行Negamax的第一级，以便分析最佳移动位置。但是，对于什么值，我应该调用

negamax

on？更具说明性的是，如果调用

negamaxHandler

，则应

negamaxHandler

调用：

negamax(child, depth-1, −∞, +∞, 1)
-negamax(child, depth-1, −∞, +∞, 1)
negamax(child, depth-1, +∞, −∞, -1)
-negamax(child, depth-1, +∞, −∞, -1)

还是别的什么？澄清：

• 最大化玩家呼叫

  negamaxHandler

• 在

  negamaxHandler

  中对

  negamax

  的每个顶级调用都应该最小化

---

正确的函数调用是

-negamax（child，depth-1，−∞, +∞, -1） 

，尽管需要更改

negamaxHandler

功能：

function negamaxHandler(α, β, color) is
    bestValue := −∞
    bestNode := null
    childNodes := generateMoves(currentGameState)
    foreach child in childNodes do
        value := -negamax(child, depth-1, -β, -α, -color)
        if value > bestValue then
            bestValue := value
            bestNode := child
        α := max(bestValue, α)
        if α ≥ β then
           break
    return bestNode

将

negamaxHandler

称为

negamaxHandler(−∞, +∞, 1）