人工知能ミニマックス枝狩：オープンリストを表示する Lecture 7b アルファ・ベータ枝刈１２先手が選択始ノードSで先手は二つの枝のうちどちらかを選択する：探索プログラムはまずSをopenListにいれ、解かどうか調べる Sは解ではないので、これをopenListから出して、子ノード１と2をopenListに入れるアルファ・ベータ枝刈１２相手が選択アルファ・ベータ枝刈 Open List 更新された αβ（n) S 1,2 １２ 3,4,2 αβ（3）＝(5，5) 7,8,9,4,2 αβ（3)=(3,∞）７８９３５４ 8,9,4,2 αβ（3)=(5,∞） 9,4,2 αβ（3)=(5,5）、 αβ(1)=(-∞,5) アルファ・ベータ枝刈 Open List 更新された αβ（n) S αβ（１）＝(-∞，5) １ αβ（３）＝(５，５) ２ 1,2 3,4,2 7,8,9,4,2 αβ（3)=(3,∞）７８９３５４ 8,9,4,2 αβ（3)=(5,∞） 9,4,2 αβ（3)=(5,5）、 αβ(1)=(-∞,5) アルファ・ベータ枝刈 αβ（1）＝(-∞，5) αβ（４）＝(4,∞）７８９３５４更新された αβ（n) 10,11,12,2 αβ(4)=（4,∞） 11,12,2 αβ(4)=（5,∞）ここで親ノード１の範囲が5以下であることから親ノード1は5に確定し、ノード４以下をαカットするため、ノード12は調べる必要がない２１ αβ（3）＝(5,5) Open List 4,2 １０１１１２４５７アルファ・ベータ枝刈 (5,∞） (5,5) ２１ X (5,5) (5,5) ７８９３５４１０１１１２４５７枝狩り：βカットの場合節１のβ以上の範囲に (-∞，5) １ αβ（４）＝(-∞ ，5) 節４の範囲が来ると X １2 その子節はもう調べる必要なしとしてカット枝狩り：αカットの場合節１のα以下の範囲に (5, ∞) αβ（４）＝(-∞ ，5) 2 X 節2の範囲が来るとその子節はもう調べる必要なしとしてカット