Minimax Algorithm สำหรับเกมที่เล่นเป็นรอบ: กลยุทธ์ที่ AI ไม่ควรมองข้าม

วันนี้เราจะพูดถึง Minimax Algorithm ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวคิดสำคัญที่ใช้สำหรับการสร้าง AI เพื่อเล่นเกมแบบ turn-based หรือเกมที่เล่นเป็นรอบ ในบทความนี้จะมาอธิบายโดยใช้ภาษา JavaScript ว่า Minimax Algorithm เป็นอย่างไร แก้ปัญหาใดบ้าง มีข้อดีข้อเสียอย่างไร รวมทั้งให้ยกตัวอย่าง code และ usecase ในโลกจริง เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจถึงการประยุกต์ใช้งานได้อย่างไร้ข้อกังขา แถมยังเป็นทักษะที่จำเป็นหากคุณต้องการพัฒนาฝีมือการเขียนโปรแกรมที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ของเราด้วยนะ!

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นส่วนหนึ่งของการหาความสมดุลในการตัดสินใจที่ดีที่สุดสำหรับ AI ในเกมส์แบบที่ผู้เล่นมีการสลับกันเล่น โดยมองไปถึงการจัดการกับสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด (worst-case scenario) เอาใจตัวเองให้ได้ดียิ่งขึ้น หรือหากนำมาประยุกต์ใช้กับ AI คือการพยายามให้ตัวเองชนะและทำให้อีกฝ่ายหนึ่งแพ้

ทำไมถึงต้องใช้ Minimax Algorithm

Minimax Algorithm ช่วยให้ AI สามารถเลือกการเคลื่อนไหวที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละรอบของเกม เช่น ในเกมหมากรุก หรือ Tic-Tac-Toe โดยการประมาณการคะแนนของตำแหน่งที่ AI สามารถเลือกได้ และเลือกการย้ายที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่สุดเด็ดขาดสำหรับผู้เล่นนั้น

ตัวอย่างของ Minimax Algorithm:

function minimax(position, depth, maximizingPlayer) {
  if (depth === 0 || isGameOver(position)) {
    return evaluate(position);
  }

  if (maximizingPlayer) {
    let maxEval = -Infinity;
    for (let child of getChildren(position)) {
      let eval = minimax(child, depth - 1, false);
      maxEval = Math.max(maxEval, eval);
    }
    return maxEval;
  } else {
    let minEval = +Infinity;
    for (let child of getChildren(position)) {
      let eval = minimax(child, depth - 1, true);
      minEval = Math.min(minEval, eval);
    }
    return minEval;
  }
}

ในโค้ดนี้, `position` หมายถึงสถานะปัจจุบันของเกม, `depth` คือจำนวนระดับที่ algorithm จะค้นหาล่วงหน้า, และ `maximizingPlayer` จะเท่ากับ `true` ถ้าเป็นผู้เล่นที่ต้องการคะแนนสูงสุด หรือ `false` ถ้าเป็นฝ่ายตรงข้าม

ในแต่ละรอบการทำงาน, ถ้าเป็นคิวของผู้เล่นที่ต้องการคะแนนสูงสุด, มันจะลูปผ่านทุกๆการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ (`getChildren(position)`) และเรียก `minimax` ในแต่ละการย้ายนั้น ๆ โดยเลือกการย้ายที่ให้ `eval` สูงสุด

บทความนี้ทำให้เราเห็นถึงความสำคัญของ Minimax Algorithm ในการสร้าง AI สำหรับเกม turn-based พร้อมทั้งให้คำแนะนำเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียในการใช้งาน อีกทั้งการวิเคราะห์ complexity ของ algorithm

เรียนรู้มากขึ้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการพัฒนา AI ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ซึ่งพร้อมจะสอนคุณให้กลายเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ชั้นเลิศ ด้วยหลักสูตรที่มีคุณภาพและรองรับการเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพ!

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