Как реализовать алгоритм minimax?

Пользователь

от delphine_bartoletti , в категории: Другие , месяц назад

Как реализовать алгоритм minimax?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от lamar , месяц назад

@delphine_bartoletti 

Алгоритм minimax является алгоритмом принятия решений в играх с двумя игроками с нулевой суммой (один выигрывает, другой проигрывает).


Реализация алгоритма minimax включает следующие шаги:

  1. Определите функцию оценки (heuristic score function), которая оценивает позицию в игре и возвращает числовое значение, которое показывает, насколько данная позиция выгодна для игрока. Чем больше значение, тем более выгодная позиция.
  2. Создайте функцию minimax, которая будет рекурсивно вызывать себя для всех возможных ходов и выбирать лучший ход для текущего игрока.
  3. В функции minimax, если текущий ход является ходом игрока (максимизирующего), то функция выбирает ход с наибольшим значением из всех возможных ходов. Если текущий ход является ходом противника (минимизирующего), то функция выбирает ход с наименьшим значением из всех возможных ходов.
  4. В функции minimax, при достижении конечного состояния игры (например, победы или ничьей), оценка текущей позиции возвращается.
  5. Используйте алгоритм minimax для выбора наилучшего хода до достижения конечного состояния игры.


Вот пример кода на языке Python, реализующий алгоритм minimax для игры в крестики-нолики:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
def minimax(position, depth, maximizing_player):
    if depth == 0 or position.is_terminal():
        return position.evaluate()

    if maximizing_player:
        max_eval = float('-inf')
        for move in position.get_possible_moves():
            eval = minimax(position.make_move(move), depth - 1, False)
            max_eval = max(max_eval, eval)
        return max_eval
    else:
        min_eval = float('inf')
        for move in position.get_possible_moves():
            eval = minimax(position.make_move(move), depth - 1, True)
            min_eval = min(min_eval, eval)
        return min_eval

def find_best_move(position):
    best_eval = float('-inf')
    best_move = None
    for move in position.get_possible_moves():
        eval = minimax(position.make_move(move), DEPTH, False)
        if eval > best_eval:
            best_eval = eval
            best_move = move
    return best_move

# Пример использования:

position = initial_position()
best_move = find_best_move(position)
position = position.make_move(best_move)


В этом примере minimax рекурсивно вызывается для каждого возможного хода, и выбирается наилучший ход для текущего игрока. В функции minimax также используется position.evaluate() для оценки текущей позиции в игре. Функции position.is_terminal() и position.get_possible_moves() позволяют определить, достигнуто ли конечное состояние игры и получить список возможных ходов соответственно.


Обратите внимание, что этот код является общим примером и может потребоваться доработка для вашей конкретной игры или среды.