回答:
次に、より具体的に一般的にお答えします。まず、私の経験では、教授が尋ねるより良い方法があります。私はすぐに本に行き、問題のアルゴリズムの不足として著者が指摘したものを探します。次に、過去に役立った最適化について検討します。
alpha-betaのようなツリー検索アルゴリズムの場合、検索の数を減らす、またはより可能性の高い場所を最初に検索するようにするヒューリスティックを追加することを検討します。
過去の結果に基づいて、ツリーで取ることができるパスに重みを割り当てます。パスが過去に高いスコアをもたらした場合、それはおそらく、再び進むための良いパスです。要するに、短い話ですが、ヒューリスティックをパスに追加し、アルゴリズムが早く終了できるように、それらを使用することを選択します。
特定のアルゴリズムについてはあまり覚えていないことに注意してください。これはツリーであり、単純なアプローチではこのヒューリスティックは使用されません。