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alpha-beta剪枝的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦布留川英一寫的 強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法 可以從中找到所需的評價。
國立臺灣大學 資訊工程學研究所 薛智文、徐讚昇所指導 林欣儀的 電腦暗棋機率型節點搜尋及相關問題之研究 （2021），提出alpha-beta剪枝關鍵因素是什麼，來自於電腦對局、電腦暗棋、alpha-beta剪枝、機率型節點搜尋、機率型遊戲。
而第二篇論文國立臺北大學 資訊工程學系 陳志昌所指導 翁兆良的 三國翻轉棋之設計 （2021），提出因為有 黑白棋、多人遊戲設計、不對稱資訊的重點而找出了 alpha-beta剪枝的解答。
強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法
為了解決alpha-beta剪枝 的問題，作者布留川英一 這樣論述：
人工智慧的發展就是要讓電腦具備獨立思考的能力，而強化式學習(Reinforcement Learning)就是訓練 AI 如何決策的一套方法，是最具產業發展潛力的熱門技術，可以有效解決生活中許多難以突破的問題，包括產業自動化、自動駕駛、電玩競技遊戲以及機器人等。 Deepmind 將強化式學習應用於開發圍棋 AI 上，打造出 AlphaGo，並連續擊敗李世乭、柯潔等世界第一流的圍棋高手，這段情節想必你並不陌生。而接續發展出來的 AlphaZero 不僅實力更強大，而且不侷限於單一棋類，可以從零開始訓練、不需要人類棋譜，被視為是 AGI 通用式人工智慧，震撼了整個
AI 產業界。 以強化式學習為主幹的 AlphaZero 雖然備受矚目，但對於多數讀者而言，要讀懂 AlphaZero 的論文並不容易，而且論文中並未公開程式碼，紙上談兵就要了解相關細節實在難如登天，本書將透過實作帶您揭開 AlphaZero 神秘的面紗。不用棋譜 (訓練資料) 怎麼進行訓練？強化式學習在 AlphaZero 扮演甚麼角色？為甚麼一套演算法可以適用不同規則的棋類或遊戲？論文沒有講清楚的都在這裡！ 在這本書中，你將學到： ● 從深度學習開始，打下紮實基礎，包括 Artificial Neural Network、CNN、ResNet。 ● 各類強化式學習演算法
的精髓，包括：ϵ-Greedy、UCB1、Policy Gradient、Q-Learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)。 ● 理解人工智慧中做出最優決策的方法 - 賽局樹演算法，包括 Minimax Algorithm、Alpha-beta Pruning、Monte Carlo method、Monte Carlo tree search。 ● 用 Python 實作 AGI 通用演算法 - AlphaZero，只需修改規則就能稱霸井字遊戲、四子棋、黑白棋、動物棋等不同遊戲。 本書特色 強化式學習有多強，用 Python 實作見真章！ Al
phaZero 結合了深度學習、強化式學習和賽局樹演算法，背後涉及了許多相關技術，網路上雖然可以找到不少討論或教學文章，但內容多半只是原始論文的隻字片段，實作細節也交代不清楚，對於有心了解 AlphaZero 核心技術的讀者來說幫助很有限，往往只是越看越模糊，也不知道誰說得對。 本書以大量圖說、實例詳細說明 AlphaZero 各種相關的演算法，在實作的過程中，你可以親自與 AI 互動，實際體驗 AI 從零開始逐漸累積實力的過程，確實了解強化式學習跳脫人類思維所做的每一步決策，釐清演算法的每一個細節。全書內容經過施威銘研究室監修，只要遇到比較複雜的演算法或程式邏輯，小編都會額外補充，講不
清楚就加上圖解，再不清楚就手算一遍，一頁一頁秀給你看，保證一定讓你看得懂、做得到。 ● 以大量圖說、實例 、示意圖帶你高效學習書中的演算法 ，程式碼都有詳細的註解說明 ● 深度學習、強化式學習、賽局樹等各種相關演算法逐一解析、詳細說明 ● 活用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境，並提供線上更新操作手冊 ，包括連線時間限制的處理以及 GPU/TPU 的使用說明 ● 從 AlphaGo、AlphaGo Zero 到 AlphaZero，原始演算法和模型架構剖析 ● 一步一步解說如何將遊戲規則轉換為程式邏輯，學習賽局資料的預處理程序 ● 提供預訓練好的現成模型
，立即套用、馬上對戰 ，幫你節省動輒 20 小時以上的訓練時間
電腦暗棋機率型節點搜尋及相關問題之研究
為了解決alpha-beta剪枝 的問題，作者林欣儀 這樣論述：
在過去幾十年裡，人工智慧在對局領域取得了長足的進步。其中帶有隨機因素的對局遊戲也成為一個重要的子領域。而暗棋可以翻棋子的獨特玩法所產生的機率行為，對於電腦來說是設計時的一大挑戰。本篇論文將進行電腦暗棋程式的相關研究，並且對暗棋中的機率型節點的搜尋提供一些改進的策略。我們將基於alpha-beta搜尋實作暗棋程式，並根據棋種之間的競爭關係設計審局函數。在搜尋機率型節點時，我們採用star搜尋演算法進行剪枝，最後發現star2搜尋演算法在預先探測時，若搭配好的排序可以大幅降低搜尋時間、減少搜尋節點，並且擁有較好的戰績。
三國翻轉棋之設計
為了解決alpha-beta剪枝 的問題，作者翁兆良 這樣論述：
本文發明全新的三人棋盤遊戲「三國翻轉棋」。它是以傳統雙人對局遊戲「黑白棋」為原型，並結合歷史與現代桌上型遊戲特點所設計出來。本文會探討三國翻轉棋規則設計之合理性、公平性以及趣味性。然後計算此遊戲的複雜度，並進一步去設計並實現符合此遊戲之演算法。最後製作一個簡易遊戲介面以進行模擬，評估其成效。