Conversión de minimax con poda alfa beta a negamax

He escrito unminimax algoritmo conpoda alfa beta para el juego Checkers, y ahora estoy tratando de reescribirlo usando elnegamax enfoque. Espero que los dos sean equivalentes, ya que negamax es solo una técnica para escribir el minimax. Pero por alguna razón mis dos algoritmos se comportan de manera diferente. Cuando los ejecuto en la misma entrada, la versión negamax parece evaluar más estados, así que creo que algo debe estar mal con la poda alfa beta.

El siguiente código muestra ambos algoritmos (minimax ynegamax funciones), y en la parte inferior laplay Función de la que los llamo. losevaluate La función es la heurística básica que utilizo para evaluar estados en ambos algoritmos.

Cualquier ayuda para detectar el error sería muy valiosa.

#include "player.hpp"
#include <algorithm>
#include <limits>
#include <cstdlib>

namespace checkers
{

int evaluatedStates = 0;

int evaluate(const GameState &state)
{
    // FIXME: Improve heuristics.
    int redScore = 0;
    int whiteScore = 0;
    int piece = 0;
    for (int i = 1; i <= 32; ++i)
    {
        piece = state.at(i);
        if (piece & CELL_RED) {
            ++redScore;
            if (piece & CELL_KING)
                redScore += 2;   // King bonus.
        } else if (piece & CELL_WHITE) {
            ++whiteScore;
            if (piece & CELL_KING)
                whiteScore += 2; // King bonus.
        }
    }
    return state.getNextPlayer() == CELL_RED ? whiteScore - redScore : redScore - whiteScore;
}

int minimax(const GameState &state, int depth, int a, int b, bool max)
{
    if (depth == 0 || state.isEOG()) {
        ++evaluatedStates;
        return evaluate(state);
    }
    std::vector<GameState> possibleMoves;
    state.findPossibleMoves(possibleMoves);
    if (max) {
        for (const GameState &move : possibleMoves) {
            a = std::max(a, minimax(move, depth - 1, a, b, false));
            if (b <= a)
                return b; // β cutoff.
        }
        return a;
    } else {
        for (const GameState &move : possibleMoves) {
            b = std::min(b, minimax(move, depth - 1, a, b, true));
            if (b <= a)
                return a; // α cutoff.
        }
        return b;
    }
}

int negamax(const GameState &state, int depth, int a, int b)
{
    if (depth == 0 || state.isEOG()) {
        ++evaluatedStates;
        return evaluate(state);
    }
    std::vector<GameState> possibleMoves;
    state.findPossibleMoves(possibleMoves);
    for (const GameState &move : possibleMoves) {
        a = std::max(a, -negamax(move, depth - 1, -b, -a));
        if (b <= a)
            return b; // β cutoff.
    }
    return a;
}

GameState Player::play(const GameState &pState, const Deadline &pDue)
{
    GameState bestMove(pState, Move());

    std::vector<GameState> possibleMoves;
    pState.findPossibleMoves(possibleMoves);

    int a = -std::numeric_limits<int>::max();
    int b = std::numeric_limits<int>::max();
    for (const GameState &move : possibleMoves) {
        int v = negamax(move, 10, a, b);
        //int v = minimax(move, 10, a, b, false);
        if (v > a) {
            a = v;
            bestMove = move;
        }
    }
    std::cerr << "Evaluated states: " << evaluatedStates << std::endl;
    return bestMove;
}

/*namespace checkers*/ }

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