α-β修剪法（alpha-beta pruning），理学-计算机科学技术-人工智能-机器学习-知识表示-案例推理-博弈，计算机博弈中一种重要的搜索算法，其采用分支限界类算法，剪去不影响最终决定的分枝，从而减少最大最小搜索算法的冗余现象。剪枝是计算机博弈中一种重要的搜索算法，主要应用于二人对抗性博弈中的零和游戏，如象棋、围棋等。剪枝算法的原理与最大最小搜索算法原理类似，都采用分支限界类算法，但是仅仅剪去了不影响最终决定的分枝，从而减少最大最小搜索算法的冗余现象。剪枝算法的优点在于减少搜索树的分枝，将搜索时间用在“更有希望”的子树上，继而提升搜索深度, 从而提高搜索算法的效率。J.Pearl在理论上证明剪枝算法的最优性。使用最大最小搜索算法进行搜索时，随着搜索博弈树深度的不断增加，所花费的时间开销也极大增加，因为在搜索过程中存在大量的数据冗余，而剪枝算法主要解决数据的冗余问题，和剪枝的区别在于分析博弈树中两层最大最小的先后顺序不同。这里给出和剪枝的一般性直观描述。假设两个博弈玩家：玩家A和玩家B。