Minimaxアルゴリズムは、2人のプレイヤーが最適にプレイする完全な情報を使用して、2つのプレイゲームで最高の打撃を見つける方法です。つまり、利益を最大化したり、損失を最小化したりします。ただし、障害や女性などのより複雑なゲームの場合、Minimaxアルゴリズムは、プレイシャフトのすべてのブランチを探索するため、コンピューティング時間で非常に高価になる可能性があります。

Alpha-Beta Pruning（Alpha-Beta Pruning）は、最良のソリューションに寄与しない特定のブランチを排除することにより、Minimaxアルゴリズムによって調査されるノードの数を減らす手法です。

アルファベータプルーニングの基本的なアイデアは、ツリーの各ノードのアルファとベータの2つの値を維持することです。Alphaは、最大化プレーヤーにとってこれまでに見られる最高の最大値を表しますが、ベータは最小化プレーヤーにとってこれまで見られる最高の最小値を表します。

アルゴリズムは、最初に詳細な検索を実行することによりゲームツリーを移動し、各ノードで、対応するサブアルブレの最大値と最小値を決定するために可能な打撃を評価します。ノードの最大値がアルファよりも低い場合、またはノードの最小値がベータ版よりも大きい場合、このブランチの次のノードは、現在のプレーヤーによって選択されないため調査されません。

最適なソリューションを求めて貢献しないブランチを排除することにより、アルファベータ剪定により、Minimaxアルゴリズムに必要な計算時間を大幅に削減し、同じ最適な結果を保証することができます。
L'algorithme minimax est une méthode pour trouver le meilleur coup dans un jeu à deux joueurs avec information complète, où les deux joueurs jouent de manière optimale, c'est-à-dire qu'ils maximisent leur gain ou minimisent leur perte. Cependant, pour des jeux plus complexes, tels que les échecs ou les dames, l'algorithme minimax peut être très coûteux en temps de calcul car il explore toutes les branches de l'arbre de jeu.

Le alpha-beta pruning (élagage alpha-beta) est une technique qui permet de réduire le nombre de nœuds explorés par l'algorithme minimax en éliminant certaines branches qui ne contribueront pas à la recherche de la meilleure solution.

L'idée de base du alpha-beta pruning est de maintenir deux valeurs : alpha et beta, pour chaque nœud de l'arbre. Alpha représente la meilleure valeur maximale trouvée jusqu'à présent pour le joueur maximisant, tandis que beta représente la meilleure valeur minimale trouvée jusqu'à présent pour le joueur minimisant.

L'algorithme parcourt l'arbre de jeu en effectuant une recherche en profondeur d'abord et, à chaque nœud, il évalue les coups possibles pour déterminer la valeur maximale et minimale possible du sous-arbre correspondant. Si la valeur maximale trouvée pour un nœud est inférieure à alpha ou si la valeur minimale trouvée pour un nœud est supérieure à beta, alors les nœuds suivants dans cette branche ne seront pas explorés car ils ne seront pas choisis par le joueur courant.

En éliminant les branches qui ne contribuent pas à la recherche de la meilleure solution, le alpha-beta pruning permet de réduire considérablement le temps de calcul nécessaire à l'algorithme minimax, tout en garantissant le même résultat optimal.