Minimax Algorithm สำหรับเกมตามหน้าที่

เมื่อพูดถึงเกมประเภท Turn-based ที่เน้นแนวคิดในการเล่นโดยการสลับกันหยิบหยาบกลยุทธ์ เช่น เกมหมากรุก, เทคแค (Tic-Tac-Toe) หรือโอเทลโล (Othello) สิ่งหนึ่งที่เราไม่อาจมองข้ามได้เลยคือการทำงานของ "Minimax Algorithm" หัวใจสำคัญที่ช่วยตัดสินใจว่าทางเลือกใดที่ "ดีที่สุด" สำหรับผู้เล่นในแต่ละช่วงเวลา ถ้าหากระแสแห่งการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา C กระแทกอกคุณ ที่ EPT พร้อมอยู่ข้างคุณเพื่อเปิดโลกการเขียนโค้ดด้วยประสบการณ์ที่ไม่รู้จบ

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นอัลกอริธึมในการทฤษฎีการเล่นเกมที่ถูกใช้เพื่อหาค่าดีที่สุดสำหรับผู้เล่นโดยพิจารณาทุกโอกาสสำหรับคู่แข่งในเกมที่มีจำนวนผู้เล่นจำกัดและข้อมูลปัจจุบันเป็นที่รู้ทั้งหมด (perfect information). อัลกอริธึมนี้จะทำการสร้างต้นไม้ของเกม, เปรียบเทียบค่าที่เป็นไปได้ และตัดสินใจว่าจะทำการหย่อนตัวเลือกไหนเพื่อโอกาสในชัยชนะที่ดีที่สุดหรือลดโอกาสที่จะแพ้ให้น้อยที่สุด

อัลกอริธึมนี้ใช้แก้ปัญหาอะไร?

อัลกอริธึม Minimax ถูกสร้างมาเพื่อช่วยตัดสินใจในเกมส์ที่มีลักษณะการแข่งขันสองฝ่าย เช่น เกมชนิดต่าง ๆ ที่มีการสลับกันเดินตามที่กล่าวมาข้างต้น ทำให้มีการคำนวณหาทางเลือกที่มีความน่าจะเป็นของชัยชนะสูงที่สุด

ยกตัวอย่าง Code ประกอบการอธิบาย

#include 
#define PLAYER -1
#define OPPONENT 1
#define EMPTY 0

int board[3][3] = { {EMPTY, EMPTY, EMPTY},
                     {EMPTY, EMPTY, EMPTY},
                     {EMPTY, EMPTY, EMPTY}};

// Function to evaluate the score of the board
int evaluate() {
    // Check for rows, columns, and diagonals to see if there is a winner
    // ...
}

// Minimax function
int minimax(int depth, int isMax) {
    int score = evaluate();

    // If Maximizer has won the game, return evaluated score
    if (score == 1) {
        return score;
    }

    // If Minimizer has won the game, return evaluated score
    if (score == -1) {
        return score;
    }

    // If there are no more moves and no winner, return 0
    if (isMovesLeft() == false) {
        return 0;
    }

    // If this is maximizer's move
    if (isMax) {
        int best = -1000;

        // Traverse all cells
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                // Check if cell is empty
                if (board[i][j]==EMPTY) {
                    // Make the move
                    board[i][j] = PLAYER;

                    // Call minimax recursively and choose the maximum value
                    best = max( best, minimax(depth + 1, !isMax) );

                    // Undo the move
                    board[i][j] = EMPTY;
                }
            }
        }
        return best;
    }

    // If this is minimizer's move
    else {
        int best = 1000;

        // Traverse all cells
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                // Check if cell is empty
                if (board[i][j]==EMPTY) {
                    // Make the move
                    board[i][j] = OPPONENT;

                    // Call minimax recursively and choose the minimum value
                    best = min( best, minimax(depth + 1, !isMax) );

                    // Undo the move
                    board[i][j] = EMPTY;
                }
            }
        }
        return best;
    }
}

// Driver code
int main() {
    // Main game logic to decide the best move based on the minimax algorithm
    // ...
}

ตัวอย่าง Usecase ในโลกจริง

Minimax Algorithm ได้ถูกนำไปใช้ในหลากหลายรูปแบบ เช่น AI ที่ใช้ในการเล่นเกมหมากรุก ซึ่งเป็นการแข่งขันคิดแผนการเล่นกับมนุษย์ หรือในการวิเคราะห์เกมในโลกอีสปอร์ตที่ต้องการหากลยุทธ์ที่ดีที่สุดเพื่อทำลายคู่แข่ง

วิเคราะห์ Complexity และข้อดีข้อเสียของ Algorithm นี้

ข้อดีของ Minimax Algorithm คือการสามารถคำนวณหาทางเลือกที่ดีที่สุดโดยพิจารณาทุกโอกาสที่ผู้เล่นคู่ต่อสู้อาจจะทำ ทำให้ AI ที่ใช้มีการเล่นที่คาดเดาได้ยากและมีประสิทธิภาพสูง

ข้อเสียคือ Complexity ของการคำนวณสูงเมื่อเกมมี state ที่เพิ่มขึ้น เพราะต้องพิจารณาทุกโอกาสที่เป็นไปได้ ทำให้เวลาในการคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างมาก และอาจจะต้องใช้ Optimization เช่น Alpha-Beta Pruning เพื่อลดจำนวนโอกาสที่ต้องคำนวณ

ทำไมต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ Minimax Algorithm ที่ EPT

ที่ EPT, เราเชื่อว่าความสามารถในการคิดเชิงวิเคราะห์และเข้าใจโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึมหลักเป็นพื้นฐานที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมและ AI development ด้วย Minimax Algorithm คุณไม่เพียงได้เรียนรู้การสร้างระบบตัดสินใจที่ซับซ้อนได้อย่างชาญฉลาดเท่านั้น แต่คุณยังจะได้พัฒนาทักษะการทำงานกับปัญหาที่มีข้อมูลจำกัดและตัดสินใจในสถานการณ์แข่งขันได้อย่างมีระบบ มาร่วมสนุกกับการโปรแกรมระดับโลกที่ EPT แล้วคุณจะรู้สึกถึงความตื่นเต้นทุกครั้งที่โค้ดของคุณได้สร้างการตัดสินใจที่ชาญฉลาดได้อย่างไม่น่าเชื่อ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง