国际象棋中的极小极大算法评估

国际象棋中的极小极大算法是一种用于评估游戏状态的常见算法，它是基于博弈论的最优化解决方案之一。该算法使用深度优先搜索（DFS）对所有可能的走法进行搜索，并使用评估函数对每个走法做出评价。评估函数通常基于当前游戏状态的特征，例如每个棋子的位置、棋子的攻击距离、控制的方格等等。

以下是用Python实现的国际象棋中的极小极大算法：

def search_best_move(board):
    best_score = -float("inf")
    beta = float("inf")
    best_move = None
    for move in board.legal_moves:
        board.push(move)
        score = minimax(board, 3, False, -beta, -best_score)
        board.pop()
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_move = move
    return best_move

def minimax(board, depth, maximizing_player, alpha, beta):
    if depth == 0:
        return evaluate_board(board)
    if maximizing_player:
        max_eval = -float("inf")
        for move in board.legal_moves:
            board.push(move)
            eval = minimax(board, depth - 1, False, -beta, -alpha)
            max_eval = max(max_eval, eval)
            alpha = max(alpha, eval)
            board.pop()
            if beta <= alpha:
                break
        return max_eval
    else:
        min_eval = float("inf")
        for move in board.legal_moves:
            board.push(move)
            eval = minimax(board, depth - 1, True, -beta, -alpha)
            min_eval = min(min_eval, eval)
            beta = min(beta, eval)
            board.pop()
            if beta <= alpha:
                break
        return min_eval

def evaluate_board(board):
    if board.is_game_over():
        result = board.result()