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Alpha-Beta PruningはMinimaxアルゴリズムをどのように改善しますか？
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アルファベータプルーニングアルゴリズムは、アルゴリズムによって評価されるノードの数を減らすことにより、ミニマックスアルゴリズムを改善します。これは、反対側のプレーヤーが見つけた最良のスコアに対して与えられたブランチの右および左側のサブアーブレスのMinimaxアルゴリズムによって見つかった最良のスコアを比較することによって行われます。見つかった最良のスコアが反対側のプレーヤーの最高のスコア以下である場合、サブリブを調査する必要はないため、無視することができます。これにより、プレイするのに最適な打撃を見つけるのに必要な時間と計算能力が低下します。
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このアルゴリズムのアプリケーションは何ですか？
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このアルゴリズムにより、いくつかの中で最高のスコアでツリーを選択できます。
したがって、いくつかの異なる木から選択する必要があるすべてのアプリケーションで使用できます
次のような計算能力を節約するために

 - 戦略ゲーム：戦略ゲームで事前にいくつかのタワーを計算するには、最も可能性の低い可能性を放棄することをお勧めします。
障害に2ラウンドを計算するには、各部屋のすべての可能性を計算する必要があります。このアルゴリズムのおかげで、それは役に立たない
今、すべてのありそうもない打撃を計算したり、体重が少ないことを計算します

 - さまざまなコンピューターアプリケーション：コンピューターセクターは常に進化していますが、機器の電力が増加するだけでなく、
しかし、開発者はアプリケーションを最適化して、エネルギーが少ないか、より反応的であるようにすることができます。

開発の分野での正確な使用に関してインターネット上で提供することができます。
（モルピオン、故障、パワー4）