31、优化游戏AI：让其在更大棋盘上高效运行

优化游戏AI：让其在更大棋盘上高效运行

在游戏开发中，让AI在更大的游戏棋盘上高效运行是一个常见的挑战。本文将介绍一系列优化策略，通过修剪游戏树、应用启发式算法和使用Alpha-Beta剪枝等技术，显著提升游戏AI的性能和效率。

修剪游戏树

在早期版本的游戏中，AI会在每个决策点考虑所有可能的未来棋盘位置，以选择最佳的下一步行动。这种方法虽然能保证AI玩出完美的游戏，但在处理更大的棋盘时却难以扩展，因为考虑所有可能的未来移动变得不切实际。

为了解决这个问题，我们可以使用一个独立的函数来修剪搜索树，使其只考虑有限的移动步数。以下是修剪树的函数：

(defun limit-tree-depth (tree depth)
  (list (car tree) 
    (cadr tree) 
    (if (zerop depth)
        (lazy-nil)
      (lazy-mapcar (lambda (move) 
                       (list (car move) 
                              (limit-tree-depth (cadr move) (1- depth))))
               (caddr tree)))))

这个函数接受一个惰性树和要修剪的深度作为参数，递归地调用自身，每深入一层树就减少深度。当深度达到零时，将惰性移动列表设置为空列表。

为了在AI评级计算之前调用这个函数，我们需要对 handle-computer