为什么Faile比简单国际象棋程序（TSCP）快得多？（国际象棋引擎优化）

我希望这不是一个太武断的问题，但我一直在查看Faile和TSCP的源代码，我一直在与它们相互竞争。据我所知，这些引擎有很多共同点，但Faile每秒搜索约130万个节点，而TSCP每秒仅搜索300k个节点

faile的源代码可在此处找到：。TSCP源代码可在此处找到：

在浏览它们之后，我看到了一些相似之处：两者都使用阵列板表示（尽管Faile使用144大小的板），都使用alpha-beta搜索和某种换位表，都有非常相似的求值函数。我能发现的主要区别是Faile使用了电路板的冗余表示，它还具有工件位置的数组。这意味着，当移动生成时（两个程序的功能非常相似），Faile必须循环通过更少的坏片段，同时维护此阵列的资源成本要少得多

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我的问题是：为什么这两个程序的速度相差4倍？另外，为什么Faile总是击败TSCP（我估计仅仅通过观察他们的动作就有200左右的ELO差异）？对于后者，这似乎是因为Faile正在搜索更深的几层。

简短的回答：TSCP非常简单（从它的名字可以猜到）。Faile更高级，开发人员花了一些时间对其进行优化。因此，Faile的速度更快是合理的，这意味着搜索更深入，ELO更高

详细回答：据我所知，使用alpha-beta搜索（对性能影响最大的部分）的程序最重要的部分是move generator。TSCP的移动生成器不会以任何特定顺序生成移动。Faile的生成器（正如您所注意到的）使用工件列表，该列表按工件值递减的顺序排序。这意味着它首先会产生更重要的动作。这使得alpha-beta修剪可以减少更多不必要的移动，并减少搜索树的分支。分支树越少，可能越深，节点数也一样，这样可以进行更深的搜索

下面是一个非常简单的示例，说明了移动顺序如何允许更快的搜索。假设，最后一个白人的举动很愚蠢——他们把一些碎片移到了不受保护的位置。如果我们发现一些黑人的移动删除这一块，我们可以忽略所有其他的，尚未估计的移动，并返回到处理白色的移动列表。皇后比棋子控制的空间要大得多，所以它有更多的机会移走这一块，所以如果我们先看皇后的动作，我们很可能会跳过更多不必要的动作

我没有比较这些程序的其他部分。但最有可能的是，Faile也能更好地优化它们。阿尔法-贝塔算法本身、搜索树的可变深度、静态位置分析等也可以进行优化。

TSCP没有哈希表（-75 ELO）。 TSCP没有用于订购的杀手招式（-50 ELO）。 TSCP没有空移动（-100 ELO）。 TSCP的攻击功能设计很差（-25 ELO）

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在这四件事中，你的ELO分数相差250分左右。这将增加每秒的节点数，但您不能在不同的引擎上比较每秒的节点数，因为程序员可以对节点使用不同的解释。

谢谢您的回答。在此期间，我可以分享我对它的一些研究。我想我发现也许最大的原因，虽然你说的是一个很好的理由，是虽然TSCP起初似乎在使用转置表，但实际上并不是。它创建Zobrist关键点，但仅用于重复绘制。这意味着它可能会多次分析某些位置。据我所知，换位表可以将性能提高3-4倍。