分布式alpha beta修剪

我正在寻找一种有效的算法，该算法可让我在分布式体系结构上使用alpha-beta修剪来处理国际象棋的minimax搜索树。我发现的算法（PVS，YBWC，DTS见下文）都已经很老了（1990年是最新的）。我认为自那时以来已经有了许多实质性的进步。目前该领域的标准是什么？

另外，请指出白痴对DTS的解释，因为我从阅读的研究论文中无法理解它。

上面提到的算法：

• PVS：原则变化分裂
• YBWC：青年兄弟等待概念
• DTS：动态树拆分

全部都在这里讨论。

是的，由于国际象棋分析文献和一般的并行编程技术，该理论已经有了很大的进步。这是有关分布式集群/并行性上的（chs）alpha beta修剪的一些新参考。同样，一些早期的分布式计算象棋文献也早于许多基本的并行设计模式，并且可以在该框架内进行概念化。

• GPU上的并行Alpha-Beta算法 / Strnad，Guid（2011）

• 共享内存多处理器上的并行Alpha-Beta搜索 / Manohararajah（2001）98pp！

• 并行化简单的国际象棋程序 / Greskamp，2003年

• 游戏决策树的并行Alpha-Beta修剪：国际象棋实现 / Steele 1999

• 是否可以与OpenMP一起使用Alpha-Beta修剪运行Minimax搜索？（堆栈溢出）

• DTS高性能并行树搜索算法（Hyatt 1994）

DTS背后的基本思想是，搜索树根据移动/布局的复杂性分布在计算节点之间。未使用的“提前完成”的处理器可以完成除初始分配之外的其他工作，该初始分配可以在最初尽可能均匀地分配，但结果会不均衡。因此，它基本上是一种“负载平衡”和“生产者/消费者”队列，或者类似于作业调度。

该空闲处理器广播（使用共享内存）它空闲，并且可用于“帮助”任何其他处理器完成搜索其树。繁忙的处理器收集“树的状态”数据，并将其存储在共享内存中，以供空闲处理器检查。该空闲处理器分析该数据，并确定哪些繁忙处理器（如果有）似乎具有足够复杂的树，从而可以有效地帮助搜索。如果找到了这样的位置，则空闲处理器将此情况通知拥有该节点的处理器，并且它们“加入”力。