รู้จักกับ Minimax Algorithm ในเกมรูปแบบผลัดเปลี่ยนกันเล่น

ในโลกของการพัฒนาเกมรูปแบบผลัดเปลี่ยนกันเล่น (turn-based game) หนึ่งในแนวคิดที่กำหนดวิธีการตัดสินใจของ AI หรือปัญญาประดิษฐ์คือ Minimax Algorithm. นี่คืออัลกอริธึมที่ใช้ในการจำลองการตัดสินใจของผู้เล่นที่เราสามารถพบเห็นได้ในเกมต่างๆ ที่มีลักษณะการแข่งขันกันหลายรอบและมีจุดสิ้นสุดที่ชัดเจน, เช่น หมากรุก, โอเซลโล่, หรือกระดานเทิร์นเบส.

คำอธิบาย Minimax Algorithm

Minimax Algorithm จะทำงานบนโครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่า "เกมต้นไม้" (game tree) ซึ่งแสดงทุกๆ การเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ในเกม. หลักการทำงานของงืดคือการสร้างต้นไม้ตัดสินใจที่มีโหนดเป็นสถานะของเกมและแตกแขนงออกไปตามแต่ละความเป็นไปได้ของการเดิน.

แต่ละโหนดจะถูกประเมินด้วยฟังก์ชันคะแนนซึ่งจะบอกว่าโหนดนั้นมีประโยชน์หรือมีค่ามากน้อยเพียงใด. แอลกอริธึมทำหน้าที่คำนวณและเลือกการเคลื่อนไหวที่จะทำให้ผู้เล่นได้ประโยชน์สูงสุด (maximize) ขณะที่พยายามลดความได้เปรียบของอีกฝ่าย (minimize) อย่างมีประสิทธิภาพ.

ตัวอย่าง Code ใน Lua

-- Lua function to implement the minimax algorithm.
function minimax(position, depth, alpha, beta, maximizingPlayer)
    if depth == 0 or isGameOver(position) then
        return evaluate(position)
    end

    if maximizingPlayer then
        local maxEval = -math.huge
        for _, child in ipairs(getChildren(position)) do
            local eval = minimax(child, depth - 1, alpha, beta, false)
            maxEval = math.max(maxEval, eval)
            alpha = math.max(alpha, eval)
            if beta <= alpha then
                break
            end
        end
        return maxEval
    else
        local minEval = math.huge
        for _, child in ipairs(getChildren(position)) do
            local eval = minimax(child, depth - 1, alpha, beta, true)
            minEval = math.min(minEval, eval)
            beta = math.min(beta, eval)
            if beta <= alpha then
                break
            end
        end
        return minEval
    end
end

ในโค้ดดังกล่าว, เราเห็นการใช้งานของ Minimax Algorithm ที่หมากรุก หรือเกมกระดานอื่นๆ. `evaluate` คือฟังก์ชันที่ใช้ในการประเมินคะแนนของสถานะเกม (position), `getChildren` ใช้เพื่อสร้างแขนงของเกมต้นไม้จากการเคลื่อนไหวทุกขั้นที่เป็นไปได้.

Usecase ในโลกจริง

Minimax Algorithm ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในการพัฒนา AI ของเกมชนิดต่างๆ ที่ต้องการให้คอมพิวเตอร์สามารถ "คิด" หรือ "วางแผน" เพื่อเอาชนะมนุษย์หรืออีก AI คู่แข่ง.

Complexity

ความซับซ้อนทางคำนวณ (Time complexity) ของอัลกอริธึมนี้คือ O(b^d) โดยที่ b คือจำนวนการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ (branching factor) และ d คือความลึกของเกมต้นไม้ (depth). สำหรับ Space complexity จะอยู่ที่ O(bd).

ข้อดีข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี

- สามารถสร้างการตัดสินใจที่เป็นเหตุเป็นผลได้เชื่อถือได้

- ให้ตัวเลือกที่ดีที่สุดโดยดูทั้งประโยชน์ของตนเองและผลกระทบต่อฝ่ายตรงข้าม

- ง่ายต่อการนำไปใช้กับเกมที่มีพื้นที่สถานะจำกัด

ข้อเสีย

- ไม่เหมาะกับเกมที่มีพื้นที่สถานะใหญ่เนื่องจากความซับซ้อนที่สูงมาก

- ต้องการเวลาในการคำนวณมาก โดยเฉพาะเกมที่ต้องการดูหลายระดับลึก

- อาจต้องใช้เทคนิคการตัดทอนการค้นหา (search pruning) เช่น Alpha-Beta pruning เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

ผลสรุปและชวนเรียนรู้ที่ EPT

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับนักพัฒนาเกมหรือผู้สนใจในการสร้าง AI ที่สามารถท้าทายผู้เล่นมนุษย์ได้. แม้ว่าจะมีข้อจำกัดในเรื่องของสเกลเกมที่มันสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ, Minimax ยังคงเป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับการเข้าใจหลักการของ AI ในเกมผลัดเปลี่ยนกันเล่น.

ที่ [EPT](https://example-expert-programming-tutor.com), เรามีหลักสูตรเชิงลึกเกี่ยวกับหลักการและการใช้งานอัลกอริธึมที่จะช่วยให้คุณจากการเป็นผู้พัฒนาเกมมือใหม่ไปสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญ. สำรวจการเขียนโปรแกรมเชิงลึกเพื่อเข้าใจว่า Minimax Algorithm และโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ สามารถเปลี่ยนแปลงการเล่นเกมได้อย่างไร. เรายินดีต้อนรับนักเรียนทุกคนที่มีความกระหายในการเรียนรู้และพร้อมที่จะพัฒนาทักษะของตนเองในระดับสูงสุด!

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