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- 极小化极大算法用于回合制游戏，每个玩家假设对手会做出最优移动以最小化他们的损失并最大化他们的收益。
- 它构建了一个可能的棋盘位置的向前看树，叶子节点根据当前玩家评分：赢（+∞）、输（-∞）或平局（0）。
- 值向上传播：在当前玩家回合时取最大值，在对手回合时取最小值，直到根节点选择最佳移动。
- 递归伪代码演示了该算法，包括跟踪最佳移动，以及在树无法完全探索时使用启发式评估处理深度限制。
- 对于像国际象棋这样的复杂游戏，启发式函数评估棋盘位置（例如，中心控制），因为完全探索是不可能的。
- 诸如Alpha-Beta剪枝等技术减小了树的大小，而Negamax变体则简化了零和游戏的代码。