Minimax Algorithm สำหรับเกมแบบเทิร์นเบสใน PHP

 

 

ทำความรู้จักกับ Minimax Algorithm

ในโลกของการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาเกม, Minimax Algorithm เป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตัดสินใจในเกมที่มีผู้เล่นสองคน ซึ่งมักถูกใช้ในเกมอย่างเช่น หมากรุก, ตีปา (Tic-Tac-Toe) หรือเกมการ์ดที่มีการผลัดกันเล่น โดยหลักการของ Minimax Algorithm คือ การสร้างต้นไม้ของการตัดสินใจ (Decision Tree) เพื่อหาค่าที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่น ณ สถานะหนึ่ง ๆ ของเกม

ใน Minimax Algorithm, ผู้เล่นหนึ่งจะมองหาการเคลื่อนไหวที่ทำให้ตนชนะ (Maximize) ในขณะที่ผู้เล่นอีกคนจะพยายามลดโอกาสการชนะ (Minimize) ของผู้เล่นแรก ในทางปฏิบัติ, Algorithm นี้จะเสนอค่าใช้จ่าย (cost) ทางการตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยให้ผู้เล่นสามารถเลือกทางเลือกที่เหมาะสมที่สุดได้

 

Use Case ในโลกจริง

Minimax Algorithm พบการใช้งานอย่างแพร่หลายในเกมออนไลน์ที่เล่นแบบเทิร์นเบส เช่น:

- เกมการ์ดออนไลน์ (เช่น Hearthstone)

- หมากรุกออนไลน์ (เช่น Chess.com)

- เกมที่ต้องมีการวางแผน (เช่น Catan)

ในบริบทของการพัฒนาเกม, Minimax เป็นเครื่องมือที่ทำให้ AI สามารถคาดการณ์และตอบสนองต่อการตัดสินใจของผู้เล่นได้อย่างเหมาะสม ทำให้เกมมีความน่าสนใจและมีความท้าทาย

 

ตัวอย่าง Code ใช้ใน PHP

มาดูตัวอย่างการใช้ Minimax Algorithm ใน PHP สำหรับเกม ตีปา (Tic-Tac-Toe):

 class TicTacToe {
    public $board;
    public $currentPlayer;

    public function __construct() {
        $this->board = array(array('', '', ''), array('', '', ''), array('', '', ''));
        $this->currentPlayer = 'X';
    }

    public function minimax($depth, $isMax) {
        $scores = array('X' => 1, 'O' => -1, 'tie' => 0);
        // Checking for winner
        if ($this->checkWinner('X')) return $scores['X'];
        if ($this->checkWinner('O')) return $scores['O'];
        if ($this->isBoardFull()) return $scores['tie'];

        if ($isMax) {
            $bestScore = -INF;
            for ($i = 0; $i < 3; $i++) {
                for ($j = 0; $j < 3; $j++) {
                    if ($this->board[$i][$j] == '') {
                        $this->board[$i][$j] = 'X'; // Max player
                        $score = $this->minimax($depth + 1, false);
                        $this->board[$i][$j] = ''; // Undo move
                        $bestScore = max($bestScore, $score);
                    }
                }
            }
            return $bestScore;
        } else {
            $bestScore = INF;
            for ($i = 0; $i < 3; $i++) {
                for ($j = 0; $j < 3; $j++) {
                    if ($this->board[$i][$j] == '') {
                        $this->board[$i][$j] = 'O'; // Min player
                        $score = $this->minimax($depth + 1, true);
                        $this->board[$i][$j] = ''; // Undo move
                        $bestScore = min($bestScore, $score);
                    }
                }
            }
            return $bestScore;
        }
    }

    // Check winner
    public function checkWinner($player) {
        // Horizontal, vertical, and diagonal check here
        return false; // Example
    }

    // Check if board is full
    public function isBoardFull() {
        foreach ($this->board as $row) {
            if (in_array('', $row)) return false;
        }
        return true;
    }
}

// Example usage
$game = new TicTacToe();
$bestMove = $game->minimax(0, true);

ในตัวอย่างข้างต้น, ฟังก์ชัน `minimax` ถูกเรียกใช้เพื่อตรวจสอบคะแนนและเลือกการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุด โดยจะมีการตรวจสอบว่าผู้เล่นใดเป็นผู้ชนะ, หรือว่ากระดานเต็มหรือไม่

 

การวิเคราะห์ Complexity

สำหรับ Complexity ของ Minimax Algorithm นั้น จะมีความซับซ้อนอยู่ที่ O(b^d) ซึ่ง:

- `b` คือจำนวนของการเคลื่อนไหวที่สามารถทำได้ในแต่ละเทิร์น

- `d` คือความลึกของต้นไม้การตัดสินใจ (depth)

ในกรณีของเกมที่มีจำนวนเคลื่อนไหวที่จำกัดเช่น ตีปา โอกาสที่จะมีขนาดเล็กกว่าในเกมที่มีการพัฒนาถึง 20-50 ก้าว

 

ข้อดีและข้อเสีย

ข้อดี:

- สามารถให้ผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ: Minimax Algorithm จะสามารถให้แนวทางการเล่นที่ดีที่สุดได้ - เข้าใจง่าย: หลักการของมันเข้าใจง่ายและสามารถให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน

ข้อเสีย:

- เวลาประมวลผล: สำหรับเกมที่มีความซับซ้อนสูงต้องใช้เวลามากในการคำนวณ - ที่หน่วยความจำสูง: เป็นไปได้ว่า Algorithm นี้อาจต้องการใช้หน่วยความจำมากในการจัดการกับต้นไม้การตัดสินใจ

 

สรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการพัฒนาเกมแบบเทิร์นเบส ช่องทางการใช้การตัดสินใจของ AI และการคาดการณ์ในเกมต่าง ๆ เป็นสิ่งที่ยังเป็นที่ต้องการในตลาดที่แข่งขันกันอยู่ในขณะนี้ ความรู้และความเข้าใจใน Algorithm นี้ทำให้คุณมีข้อได้เปรียบในตลาดการทำเกม

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้หรือพัฒนาทักษะในด้านการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาเกม, EPT (Expert-Programming-Tutor) ยินดีต้อนรับคุณเข้าสู่วิถีการเรียนรู้ที่น่าสนใจ! มาเริ่มต้นการทำความเข้าใจและผจญภัยในโลกของการเขียนโปรแกรมกันเถอะ!

 

 

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