問題 No.1252
対戦型ゲームAIなどの探索アルゴリズムであるミニマックス法およびαβ法において、スコアを最小化しようとする相手の番を探索中、既に別のルートで判明している最大評価値よりも大きなノードが出現した時点で、その先につながる子ノードの探索を途中で打ち切る処理を何と呼ぶか。
【正解の解説】
βカット
βカットは、最小値を求める相手のノードにおいて、すでに判明している評価値よりも悪い（大きい）値が出現した場合、これ以上の探索が無駄であるとして打ち切る手法です。
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【その他の選択肢の解説】
αカット
αカットは、最大値を求めるノードにおいて、探索中の値が確定した上限を下回る場合に、それ以上の探索を不要と判断して打ち切る手法です。
モンテカルロ木探索
モンテカルロ木探索は、シミュレーションと探索を組み合わせて次の一手を決める確率的なアルゴリズムで、ミニマックス法とは異なるアプローチです。
反復深化
反復深化は、探索の深さを少しずつ増やしながら行う探索手法で、打ち切り処理そのものの名称ではありません。