ゲームアルゴリズムの一般的な戦略は minimax 戦略であり、 alpha-beta pruning で拡張されます。ミニマックスアルゴリズムは最良の動きを見つけ、アルファベータプルーニングは、以前のブランチよりも良い結果を生み出すことができないゲームツリーのブランチに入るのを防ぎます。
ただし、チェスのゲーム木は大きすぎて完全に調べることはできません。そのため、コンピューターチェスエンジンは特定の深さまでしか木を調べず、さまざまな方法で位置を評価します。これらの方法の多くは、ヒューリスティックに基づいています。また、本格的なチェスプレイプログラムにはオープニングのライブラリがあり、最初はそのライブラリを参照するだけで、ゲームツリーを調べる必要がありません。最後に、多くのエンドゲームが完全に解決され、これらもライブラリとしてプログラムされます。
AIアルゴリズムについての深い知識が必要な場合は、 「人工知能の最新のアプローチ」 本が最良の情報源だと思います。
無料のソースチェスコードのいくつかを見てください。たとえば、Craftyや、Fruitはどうですか？ Rybkaとほぼ同じ強さを発揮します。しかし、そこには多くの新しいアルゴがあります。人間のチェスプレイヤーが私がこのエンジンに対してプレイしていないと言わなければならない日が来るでしょう、そしてこの記事はそれをかなり要約しています-> http://www.mychessblog.com/man-versus-machine -when-a-computer-will-become-world-chess-champion /
チェスプログラミングで使用される多くのアルゴリズムは、 http://chessprogramming.wikispaces.com/ Webサイトで説明されています。これらのアルゴリズムを実装している利用可能なオープンソースプログラムがいくつかあります。