Minimax Algorithm และการประยุกต์ใช้ในเกมแบบผลัดกันเล่น

 

ในวงการพัฒนาเกมประเภทผลัดกันเล่น (Turn-based games) เช่นหมากรุก, โอเอ็กซ์ หรือเกมกระดานอื่นๆ อัลกอริธึมหนึ่งที่มีความสำคัญนั้นคือ "Minimax Algorithm" ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการสร้าง Artificial Intelligence (AI) ที่สามารถทำนายและตัดสินใจได้เหมือนคนเล่นจริงๆ นี่เองคือกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมมีความท้าทายและน่าสนใจยิ่งขึ้น อย่างที่ EPT พร้อมจะเสนอให้กับทุกคนที่มีใจรักในการเป็นนักพัฒนาเกมโดยเฉพาะ.

#### ความหมายของ Minimax Algorithm

Minimax Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการเลือกตัดสินใจที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่นโดยการแก้ปัญหาที่มีการผลัดเปลี่ยนกันเล่น โดยมันจะวิเคราะห์ทุกๆ ความเป็นไปได้ที่จะเกิดขึ้นในเกมและเลือกการเคลื่อนไหวที่จะมีผลลัพธ์เป็น "maximum benefit" หรือชัยชนะสำหรับผู้เล่น ในขณะเดียวกันก็พยายามที่จะ "minimize the benefit" หรือความได้เปรียบของคู่ต่อสู้.

#### Usecase ในโลกจริง

Minimax Algorithm ถูกใช้ในเกมหมากรุก AI ขั้นสูงเช่น Deep Blue ที่เคยชนะ Garry Kasparov อดีตแชมป์โลกหมากรุกระดับโลก ซึ่งด้วยวิถีการทำงานของมันที่ตรวจสอบทุกความเป็นไปได้และเลือกการเคลื่อนไหวที่สามารถนำพาไปสู่ชัยชนะ จึงทำให้เกิดความท้าทายและกระตุ้นการพัฒนาระบบที่รองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนในระดับที่สูงขึ้น.

#### Complexity ของ Minimax Algorithm

เมื่อพิจารณาถึง Complexity ของ Minimax Algorithm ในทางทฤษฎี, เรามักจะใช้ O(b^d) ในการอธิบายความซับซ้อน โดยที่:

- b = คือจำนวนความเป็นไปได้ (ความกว้างของต้นไม้การค้นหา)

- d = คือความลึกของต้นไม้ (ความลึกของการค้นหา)

ในทางปฏิบัติ, ความซับซ้อนนี้อาจปรับเปลี่ยนได้ด้วยการใช้เทคนิคเช่น Alpha-Beta pruning ซึ่งช่วยลดพื้นที่การค้นหาที่ไม่จำเป็น ซึ่งสามารถลดความซับซ้อนลงเหลือ O(b^(d/2)) ในบางกรณี

#### ข้อดีข้อเสียของ Minimax Algorithm

 

ข้อดี:

- ความเป็นระบบ: Minimax มีการทำงานที่เป็นระบบและตรงไปตรงมา พร้อมที่จะตรวจสอบทุกพื้นที่การเคลื่อนไหวในเกม. - ความท้าทาย: การใช้ Minimax Algorithm ทำให้เกมมีความท้าทายสูงขึ้น เพราะ AI สามารถพิจารณาการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้มากมายและเลือกตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม.

 

ข้อเสีย:

- ความซับซ้อน: สำหรับเกมที่มีความซับซ้อนสูง จำนวนความเป็นไปได้ที่ต้องประเมินอาจทำให้ Minimax Algorithm ช้าและใช้ทรัพยากรสูง. - ความต้องการทรัพยากร: Minimax อาจจำเป็นต้องใช้ memory และ CPU จำนวนมากในการทำงาน โดยเฉพาะกับเกมที่มี "game tree" ที่ใหญ่และซับซ้อน.

#### ตัวอย่าง Code

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโค้ดภาษา C# ในการใช้ Minimax Algorithm สำหรับเกม Tic-Tac-Toe (โอเอ็กซ์):

public class MinimaxAlgorithm
{
    public int Minimax(char[] board, int depth, bool isMaximizing)
    {
        int score = Evaluate(board);

        if (score == 10) return score;
        if (score == -10) return score;
        if (IsMovesLeft(board) == false) return 0;

        if (isMaximizing)
        {
            int best = -1000;

            for (int i = 0; i < board.Length; i++)
            {
                if (board[i] == '_')
                {
                    board[i] = 'X';

                    best = Math.Max(best, Minimax(board, depth + 1, !isMaximizing));

                    board[i] = '_';
                }
            }
            return best;
        }
        else
        {
            int best = 1000;

            for (int i = 0; i < board.Length; i++)
            {
                if (board[i] == '_')
                {
                    board[i] = 'O';

                    best = Math.Min(best, Minimax(board, depth + 1, !isMaximizing));

                    board[i] = '_';
                }
            }
            return best;
        }
    }

    private bool IsMovesLeft(char[] board)
    {
        for (int i = 0; i < board.Length; i++)
            if (board[i] == '_')
                return true;
        return false;
    }

    private int Evaluate(char[] b)
    {
        // ที่นี่คือตัวอย่างการประเมินสถานะของเกม ...
    }
}

>โปรดสังเกตว่าแม้จะเป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ แต่โค้ดนี้แสดงให้เห็นหลักการพื้นฐานของ Minimax Algorithm, ซึ่งสามารถขยายฟังก์ชั่นการประเมิน (`Evaluate`) เพื่อรองรับเกมที่ซับซ้อนมากขึ้น.

เพื่อนๆ ผู้รักการเขียนโปรแกรมและอยากจะสำรวจความท้าทายจากการสร้าง AI สำหรับเกมหรืองานพัฒนาโปรแกรมอื่นๆ ร่วมกับเราที่ EPT ที่คุณจะได้เรียนรู้ทั้งหลักการโปรแกรมมิ่งและความคิดเชิงวิจารณ์ที่จำเป็นต่อการเป็นผู้พัฒนาเกมระดับมืออาชีพ. เห็นได้ชัดว่า Minimax Algorithm ไม่เพียงแต่เป็นหัวใจของหลายๆ เกมที่เรารู้จัก แต่ยังเป็นเส้นทางการเรียนรู้ที่สามารถนำเราไปสู่การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่หลากหลาย พร้อมพาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณไปสู่ระดับถัดไป.

 

 

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