python之主要变化返回。

嗨!我正在制作一个国际象棋引擎，因为我想实现迭代深化，我需要找到主要变化(引擎认为最佳的移动顺序)。但是，我没有在网上找到任何 python 伪代码示例，而且由于我的 alphabeta 函数是递归的，所以我真的很难理解它。

能否请您给我一些提示或伪代码示例如何做到这一点？非常感谢。

这是我的 alpha beta 函数，它只返回移动的估值，而不是移动本身:

def alphaBeta(self, board, rules, alpha, beta, ply, player): 
    """ Implements a minimax algorithm with alpha-beta pruning. """ 
    if not ply: 
        return self.positionEvaluation(board, rules, player) 
 
    move_list = board.generateMoves(rules, player) 
 
    if not len(move_list): 
        return self.mateCheck(rules, board, player, ply) 
 
    for move in move_list: 
        board.makeMove(move, player) 
        current_eval = -self.alphaBeta(board, rules, -beta, -alpha, ply - 1, board.getOtherPlayer(player)) 
        board.unmakeMove(move, player) 
 
        if current_eval >= beta: 
            return beta 
 
        elif current_eval > alpha: 
            alpha = current_eval 
 
    return alpha 

请您参考如下方法:

使用 NegaMax 搜索。下面是一个例子:

 function negamax(node, depth, α, β, color) 
    if node is a terminal node or depth = 0 
        return color * the heuristic value of node 
    else 
        foreach child of node 
            val := -negamax(child, depth-1, -β, -α, -color) 
            {the following if statement constitutes alpha-beta pruning} 
            if val≥β 
                return val 
            if val≥α 
                α:=val 
        return α 

调用时，参数 α 和 β 应设置为任何节点可能的最低值和最高值，颜色应设置为 1。

(* Initial call *) 
negamax(origin, depth, -inf, +inf, 1) 

您始终可以使用 negamax 进行 alpha beta 剪枝

P.S:我已经实现了一个在线国际象棋平台。如果您想引用:check Chesshunt

您始终可以看到客户端代码，但实际的走法和国际象棋游戏逻辑是在服务器端实现的。