גיזום אלפא-ביתא
גיזום > וריאנטים

קיימם וריאנטים שונים לאלגוריתם הגיזום הקלאסי שמוצג בערך זה.
ישנם וריאנטים שקולים לחלוטין למינימקס - כדוגמת אלגוריתם ה-NegaMax המהווה כתיבה יותר קומפקטית ואסתטית לאלגוריתם הגיזום אלפא-ביתא. שניהם יחזירו בדיוק את אותה תוצאה, באותו זמן חישוב.
ישנם וריאנטים מקבילים לגיזום א"ב, במובן שיחזירו את אותה תוצאה בדיוק, אך לעיתים מהר יותר, ולעיתים לאט יותר - כדוגמת אלגוריתם ה-NegaScout. אלגוריתם ה-Negascout, מתבסס על סידור מהלכים יעיל (מהלכים מועילים קודם). על-מנת לגלות מראש סידור כזה, הוא משקיע זמן לא מבוטל בסידור המהלכים. בדרך כלל הליך זה יבוצע בשיטה של "השלכת חכה". האלגוריתם מבצע חיפוש א"ב רגיל, לעומק רדוד יחסית, על-מנת לקבל איזושהי אינדיקציה ראשונית לטיב המהלכים. לפי אינדיקציה זו, הוא מסדר את המהלכים בתור עדיפויות, מן המהלך שנראה מיטבי ביותר, ועוד לזה שנראה גרוע ביותר.
ייתכן כי האינדיקציות הראשוניות אכן היו נכונות, ומהלכים שנראו מבטיחים בתחילה אכן התבררו ככאלה. במקרה כזה יבוצע גיזום חריף ביותר בעץ, ויצא הפסדנו בשכרנו - הזמן שהושקע בסידור המהלכים הוא זניח לעומת הזמן שנחסך על ידי הגיזום החריף, וסך הכל חסכנו זמן.
לעומת זאת, ייתכן כי האינדיקציות שקיבלנו בתחילה, היו מטעות. למעשה חייבים להיות מקרים בהם כך הדבר, שאם לא כן - היינו תמיד מסתפקים בחיפוש האינדיקטיבי בלבד, ולא משתמשים בחיפוש העמוק והיקר יותר. כאשר זה המקרה אזי כי הפסדנו זמן. השקענו זמן לא מבוטל בסידור המהלכים, ולבסוף נאלצנו גם לסרוק את רוב או כל המהלכים עד לעומק מרבי.
באופן פרקטי, אלגוריתם ה-Negascout בדרך-כלל יחזיר תוצאה מהר יותר מגיזום א"ב קלאסי, ונמצא בשימוש רב במשחקי מחשב.
וריאנט מקביל נוסף לגיזום הקלאסי, הוא חיפוש *SSS, שאף על-פי שהוא בדרך-כלל מהיר מ-Negascout, נחשב בזבזני במונחי זיכרון ותחזוקה ועל-כן לא נמצא בשימוש רחב.

באותו אופן, ישנו גם אלגוריתם ה-MTD-f שגם כן נזנח מסיבות טכניות כאלו ואחרות.
נוסף על כל אלו, קיימם גם וריאנטים שמשנים את האלגוריתם באופן שבו התוצאה המוחזרת תהיה שונה מזו שמוחזרת על ידי חיפוש א"ב.

נפוצים במיוחד בהקשר זה וריאנטים העושים שימוש בהיוריסטיקת מהלך ריק (Null move heuristics). בבסיסה של היוריסטיקה זו, עומדת ההנחה כי האפשרות לבצע מהלך תורמת בהכרח לצד המשחק. ישנם משחקים בהם היוריסטיקה זו היא תמיד נכונה - כדוגמת איקס עיגול. במשחקים אלו הוספת תור לשחקן, תמיד משפרת את מצבו, ולעולם לא גורעת ממנו. לעומת זאת, ישנם משחקים (כמו שח ודמקה), בהם תיתכנה עמדות שכל מהלך היוצא מהן, גורע מן השחקן המשחק. למשל, ייתכן סידור כלים מסוים, בו המלך הלבן אינו מאוים, אך כל תזוזה של לבן תכניס את מלכו לשח. 

בכל אופן, המשתמשים בהיוריסטיקה זו - מקבלים על עצמם את ההנחה כי תזוזה תמיד משפרת את מצבו של הצד המשחק.

בהינתן הנחה זו, מבצע האלגוריתם חיפוש רדוד, אינדיקטיבי, תוך שהוא "מוותר" על תור השחקן הנוכחי. האלגוריתם מחפש כאילו זה כבר תורו של השחקן היריב, והשחקן הנוכחי "הפסיד" תור. לפני ההנחה, ויתור על תור, מגלם בחובו הפסד.

החיפוש כאמור, מבוצע מנקודת השקפתו של השחקן היריב, 'מין'. במידה ובמהלך החיפוש האינדיקטיבי, אנו נתקלים בענף ש'מין' ביקש לגזום (חיתוך ביתא), פירושו כי ענף זה הוא גרוע יותר ליריבנו, מענף שהוא נתקל בו קודם. מההנחה, אנו מסיקים כי גם בחיפוש רגיל היינו גוזמים ענף זה, שכן תחת ההנחה מובטח לנו כי בחיפוש רגיל המצב רק משתפר מבחינתנו (ולכן בהיות המשחק סכום-אפס, גרוע יותר ליריבנו). ענף שיריבנו ביקש לגזום לאחר שאנחנו ויתרנו על תור, ודאי ייגזם אם לא היינו מוותרים על תור.

באופן זה, אנו גוזמים ענפים לאחר חיפוש רדוד ביותר. לאחר שלב גיזום ראשוני זה, ירוץ האלגוריתם עד לעומק מלא, על כל שאר העץ שטרם נגזם.
לעיתים משיגה היוריסטיקה זו תוצאה טובה ומהירה יותר מזו שהייתה מושגת באופן קלאסי. עם זאת, ישנן פעמים בהן חיפוש זה פשוט משיג תוצאה שגויה. ייתכנו מצבים בהם חיפוש זה, ינקד עמדה מנצחת כמפסידה, ולהפך. על-כן, בעת שימוש בשיטה זו, יש להשתמש בכמה כללי זהירות נוספים, בהתאם למשחק בו מתעסקים.