关于速度型和知识型引擎的思考

 #关于速度型和知识型引擎的思考

象棋引擎的主攻方向有速度型和知识型

假设两个引擎的起点一样（主搜索算法和审局一样），这个时候，如何进一步发展引擎？

1、采用剪枝算法或者精简审局
2、加大知识

我把第一种方法归为速度型，第二种归为知识型

两个起点一样的引擎，引擎A是速度型发展，引擎B是知识型发展，经过一段时间后，他们会有这样的差别

引擎A比引擎B多搜索一层，引擎B的每一步棋步质量比引擎A高

假设低层时多搜索一层的价值为1，同时，随着层数的增加，价值开始递减（例如，高层14层对15层，多一层的价值为0.2）

在这个时候，引擎B每一步的搜索质量分数多增加了0.1

这时候，知识型和速度型对上了，他们的胜负结果如下：
1. 速度型的引擎A在层数较低（如8层）时，每一次搜索比引擎B多0.2分，毫无疑问，这个时候速度型引擎A在多次棋步积累后会战胜引擎B
2. 知识型的引擎B在层数较高时（如10层），每一次搜索比引擎A多0.2分（层数效应衰减导致10层时多搜索一层只有0.8分，而每一层引擎B的积累分数为0.1分），同样引擎B胜出毫无疑问

上面的是一个抽象的模型，但是基本能通过这个模型，解释为什么一些引擎慢棋厉害，一些引擎快棋厉害

所以，我得出以下一些结论：
1、引擎纯速度的提高，随着硬件的发展，空间是有限的
2、剪枝算法，如果太多，快棋效果较好，慢棋是得不偿失
3、搜索算法上面的突破永远是最有效的提高方法
4、知识越多，快棋越差，慢棋越好

这让我多少明白到，为什么我的引擎，超快棋（3+2）怎么也下不赢对手，而快棋（10+3）能抗衡对手，到了慢棋能战胜对手的原因