Aber wie findet man denn diesen heraus, wenn man eh nur eine geringe Tiefe berechnen will?
Das macht ja die Alpha/Beta Suche für dich. Wenn die noch unklar ist, solltest du dir den Wikipedia Artikel mal anschauen. Der englische hat sehr anschauliche Grafiken, der deutsche bietet ein paar Ideen zum optimieren.
Mit der Tiefe würde ich experimentieren. Du willst ja die Rechenzeit möglichst kurz halten, andererseits je tiefer, desto besser. So ließe sich auch der Schwierigkeitsgrad regulieren.
Und wofür die Gewichtungen (also die Multiplikatoren)?
Die waren nur als Beispiel gedacht, genauso wie die 100 für die Turmbewertung
. Wie diese Werte später aussehen, muss du entscheiden. Natürlich sollten es keine magischen Zahlen sein, sondern Konstanten mit einem Namen. Dann ließen sich auch KIs mit unterschiedlichem Verhalten (aggressiv, wirtschaftlich, ..) einfach implementieren.
Und würdest Du hier noch ein Zufallselement mit aufnehmen (oder nach der Baumauswertung)?
Bin mir jetzt nicht ganz sicher, was du mit Zufallselement meinst, aber mit Zufall kann man natürlich so einiges machen. Wenn nicht immer der beste Zug genommen werden soll, kann man einen Zufallswert in die Bewertung mit einbringen. Nach der Baumauswertung würde dies ja keinen Sinn mehr machen, denn dann hast du ja umsonst gerechnet. Wobei du natürlich auch ausgehend vom Wert der Stellung innerhalb des Baumes zufällig entscheiden kannst, welcher Zug genommen werden soll. Gute Stellungen hätten dann eine höhere Warscheinlichkeit genommen zu werden, aber auch Schlechte hätten ihre Chance. Ist vielleicht bei einer geringen Tiefe sehr nützlich, da ja nicht so viel vorausberechnet werden kann, müsste man aber testen.