C++Connect4Minimax+AlphaBetaPruningAImakingpoordecisions

该问题可能出现在AI算法实现的代码中。下面提供一些可能有用的方法来优化该算法。

1.加深搜索深度-调整搜索深度可以对算法的性能和准确性有所提升。当前算法只搜索了有限的层数，因此AI可能会错过一些良好的决策。

2.使用评估函数-添加一个评估函数作为偏好指标，该函数会给出每个可能的移动的价值，在选择移动时可以根据价值来进行决策。

3.Alpha-Beta剪枝-对于搜索树中不必要分支的剪枝可以显著减少算法的搜索空间和运行时间，从而促进算法的高效性和准确性。

下面是一个简单的示例代码，其中包含上述解决方案：

int minimax(int depth, int alpha, int beta, bool IsMaxPlayer)
{
    int score = evaluateBoard();

    if(depth == 0 || abs(score) == 100) // base case
        return score;

    if(IsMaxPlayer)
    {
        int bestScore = -1000;
        for(int i = 0; i < BOARD_COLS; i++)
        {
            if(!isColumnFull(i))
            {
                dropPiece(i, PLAYER_X);
                int currentScore = minimax(depth-1, alpha, beta, false);
                bestScore = max(bestScore, currentScore);
                alpha = max(alpha, currentScore);
                undoDrop(i, PLAYER_X);
                if(beta <= alpha)
                    break; // beta cut-off
            }
        }
        return bestScore;
    }
    else
    {
        int bestScore = 1000;
        for(int i = 0; i < BOARD_COLS; i++)
        {
            if(!isColumnFull(i))
            {
                dropPiece(i, PLAYER_O);
                int currentScore = minimax(depth-1, alpha, beta, true