深度优化Othello AI：Negascout（主变搜索）的正确实现指南

import math

# 假设这些函数已在Othello环境中实现
# game_end(board) -> bool: 检查游戏是否结束
# score_end(board) -> int: 游戏结束时的最终得分
# score(board) -> int: 棋盘的启发式评估得分
# find_indexes(board, player_token) -> list: 找到当前玩家所有合法走法
# make_move(board, index, player_token) -> new_board: 执行走法并返回新棋盘
# get_player_token(player_side) -> str: 根据player_side返回'x'或'o'

def negascout_search(board, depth, alpha, beta, player_side):
    """
    Negascout (Principal Variation Search) 搜索函数。
    :param board: 当前棋盘状态
    :param depth: 当前搜索深度
    :param alpha: Alpha值
    :param beta: Beta值
    :param player_side: 当前玩家的符号 (1 或 -1)
    :return: 当前节点的最佳得分
    """
    if game_end(board):
        # 游戏结束，直接返回最终得分。注意要乘以player_side进行归一化。
        return player_side * score_end(board)

    if depth == 0:
        # 到达叶子节点，返回启发式评估得分。注意要乘以player_side进行归一化。
        return player_side * score(board)

    best_score = -math.inf
    original_beta = beta # 保存原始beta值，用于可能的回溯搜索

    current_player_token = get_player_token(player_side)
    moves = find_indexes(board, current_player_token)

    # 处理没有合法走法的情况 (跳过当前玩家的回合)
    if not moves:
        # 如果当前玩家没有合法走法，则切换到对手进行搜索
        # 注意：这里需要翻转alpha, beta和player_side
        return -negascout_search(board, depth - 1, -beta, -alpha, -player_side)

    # 对走法进行排序是Negascout性能的关键
    # 理想情况下，最佳走法应排在首位
    sorted_moves = sort_moves_by_heuristic(board, moves, current_player_token) # 假设存在一个排序函数

    for i, move_index in enumerate(sorted_moves):
        new_board = make_move(board, move_index, current_player_token)
        current_score = 0

        if i == 0:
            # 第一个走法：进行完整窗口搜索 (主变搜索)
            current_score = -negascout_search(new_board, depth - 1, -beta, -alpha, -player_side)
        else:
            # 后续走法：进行空窗口搜索 (探测性搜索)
            # 窗口为 (alpha, alpha + 1)
            current_score = -negascout_search(new_board, depth - 1, -alpha - 1, -alpha, -player_side)

            # 如果空窗口搜索的结果落在 (alpha, beta) 之间，
            # 说明之前的空窗口搜索可能低估了实际值，需要进行一次完整窗口的回溯搜索
            if alpha < current_score < beta:
                current_score = -negascout_search(new_board, depth - 1, -beta, -current_score, -player_side)

        best_score = max(best_score, current_score)
        alpha = max(alpha, best_score) # 更新alpha值

        if alpha >= beta:
            # Beta 剪枝发生
            break

    return best_score

# 辅助函数示例 (需要根据实际Othello实现补充)
def get_player_token(player_side):
    return "x" if player_side == 1 else "o"

def sort_moves_by_heuristic(board, moves, player_token):
    # 这是一个关键的占位符，需要实现高效的走法排序逻辑
    # 可以根据走法后的即时得分、历史数据、杀手走法等进行排序
    # 简单的实现可以是：根据走法后的棋盘得分进行排序
    scored_moves = []
    for move in moves:
        temp_board = make_move(board, move, player_token)
        # 这里可以使用一个快速评估函数，而不是完整的score函数，以提高排序效率
        move_score = score(temp_board) # 假设score函数返回当前玩家的优势
        scored_moves.append((move_score, move))

    # 对于当前玩家，我们希望找到最大化自身得分的走法，所以按得分降序排列
    return [move for score, move in sorted(scored_moves, key=lambda item: item[0], reverse=True)]

# 初始调用示例
# initial_alpha = -math.inf
# initial_beta = math.inf
# initial_player_side = 1 # 假设'x'是AI玩家
# best_move_score = negascout_search(initial_board, search_depth, initial_alpha, initial_beta, initial_player_side)