Idea ta może zostać zgeneralizowana jako refutation tables.
Przeszukiwanie może stać się nawet szybsze poprzez rozważanie wąskiego okna przeszukiwania, bazowanego na doświadczeniu. Jest to znane jako aspiration search. W przypadku ekstremalnym przeszukiwanie jest wykonywane z alfa = beta techniką zwaną zero-window search, null-window search, lub scout search. Jest to użyteczne dla wygrywających/przegrywających przeszukiwań w pobliżu końca gry, gdzie najwęższe okno i proste rozwiązania przegrywające/wygrywające mogą prowadzić do zakończenia rozgrywki. Jeśli aspiration search się nie uda, powinno się wykryć, czy przyczyną była za duża alfa / za mała beta. Da to informację o tym, czy wartości okna mogą być użyteczne w poszukiwaniu rozwiązania na nowo.
Inne algorytmy Bardziej zaawansowane algorytmy, nawet szybsze w obliczaniu dokładnej wartości min-max, są znane jako Negascout i MTD-f.
Ponieważ min-max i jego warianty są rozwinięciem przeszukiwania w głąb, zazwyczaj w parze z alfa-beta używa się iteracyjnego pogłębiania – po to, aby dobry ruch został zwrócony, nawet gdy algorytm został przerwany, zanim zakończył swoje działanie.