Minimax Algorithm สำหรับเกมแบบ Turn-Based โดยใช้ Next.js

ในโลกของเกมแบบ Turn-Based ไม่ว่าจะเป็นหมากรุก โอเซลโล่ หรือเกม X-O ที่ดูเรียบง่าย การตัดสินใจที่ดีที่สุดมีความสำคัญอย่างยิ่งยวด เพื่อกระทำการที่ดีกว่าคู่ต่อสู้ Minimax Algorithm เป็นหนึ่งในกลยุทธ์การค้นหาที่ใช้บ่อยในการพัฒนา AI สำหรับเกมลักษณะนี้ โดยช่วยให้เกิดการตัดสินใจโดยสร้างสถานการณ์ที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่น (Maximizer) และเลวร้ายที่สุดสำหรับคู่ต่อสู้ (Minimizer)

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในเกมที่มีโครงสร้างเป็นต้นไม้ในการย้นคำตอบที่ดีที่สุด พร้อมทำการคำนวณระดับความลึก (depth) ของต้นไม้เพื่อประเมินกลยุทธ์ที่ดีที่สุด โดยใช้สมมติฐานว่าผู้เล่นทั้งสองฝ่ายจะเล่นอย่างสมบูรณ์แบบเสมอ

อัลกอริทึมใช้แก้ปัญหาอะไรได้บ้าง?

Minimax ถูกใช้ในการแก้ปัญหาการตัดสินใจในเกมสองผู้เล่นที่ต้องใช้กลยุทธ์ ซึ่งในเกมที่มีการตัดสินใจสลับกัน เช่น หมากรุก หรือ X-O การตัดสินใจที่ดีคือการประเมินสิ่งที่ดีที่สุดที่ผู้เล่นจะกระทำได้และสิ่งที่แย่ที่สุดที่คู่ต่อสู้จะกระทำได้ ในเรื่องของการเขียนโค้ด ตัวอัลกอริทึมนี้สามารถถูกปรับใช้งานกับเฟรมเวิร์คอย่าง Next.js ในการสร้าง interactive turn-based เกมที่มี UI บนเว็บได้อย่างง่ายดาย

ตัวอย่าง Code การใช้งานใน Next.js

 function minimax(board, depth, isMaximizingPlayer) {
  // ฐานคงที่เพื่อประเมินผลลัพธ์
  const score = evaluateBoard(board);
  if (score === 10) return score;
  if (score === -10) return score;
  if (isMovesLeft(board) === false) return 0;

  if (isMaximizingPlayer) {
    let best = -1000;
    for (let i = 0; i < 9; i++) {
      if (board[i] === '') {
        board[i] = 'X'; // สมมุติว่าผู้เล่นของเราใช้ 'X'
        best = Math.max(best, minimax(board, depth + 1, !isMaximizingPlayer));
        board[i] = ''; // undo move
      }
    }
    return best;
  } else {
    let best = 1000;
    for (let i = 0; i < 9; i++) {
      if (board[i] === '') {
        board[i] = 'O'; // สมมุติว่าคู่ต่อสู้ใช้ 'O'
        best = Math.min(best, minimax(board, depth + 1, !isMaximizingPlayer));
        board[i] = ''; // undo move
      }
    }
    return best;
  }
}

โค้ดด้านบนแสดงการใช้งาน Minimax Algorithm เพื่อประเมินมูลค่าของการเล่นเกมด้วย board state ที่เป็น array แบบ 1x9 โดยเปิดช่องให้ใช้งาน script ง่ายๆ เหมาะกับ environment ของ Next.js ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์คที่สนับสนุนการสร้างเว็บแอพพลิเคชัน

Usecase ในโลกจริง

Minimax เป็นรากฐานของ AI ในเกมหมากรุกที่คอมพิวเตอร์อย่าง Deep Blue ถูกสร้างมา เช่นการคำนวณ move ที่เป็นไปได้หลายแสนล้านครั้งในเวลาอันสั้น

Platform ที่สร้างเพื่อการศึกษาในเกมและกลยุทธ์ได้ใช้อัลกอริทึมนี้เพื่อสอนนักเรียนให้เข้าใจการตัดสินใจในสภาวะที่มีหลายทางเลือก

การวิเคราะห์ Complexity

Minimax มีความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นในเชิงของเวลาเป็น O(b^d) ที่ b คือ average branching factor ส่วน d คือ depth of the tree ที่ต้องค้นหา ซึ่งอาจทำให้เกิดการใช้งานที่ไม่เหมาะสำหรับเกมที่มี depth สูง

ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี:

- ทำให้เกิดการตัดสินใจที่สมบูรณ์แบบภายใต้สมมติฐานที่ว่าอีกฝ่ายจะเล่นอย่างสมบูรณ์แบบ

- เข้าใจง่ายเหมาะสำหรับปูพื้นฐานพัฒนาการตัดสินใจทางกล

- เป็นอัลกอริทึมพื้นฐานในการต่อยอดสู่ algorithm ขั้นสูง เช่น Alpha-Beta Pruning

ข้อเสีย:

- ใช้ทรัพยากรจำนวนมากในเชิงเวลาและความจำ

- ไม่เหมาะกับเกมที่มี branching factor ขนาดใหญ่เช่น Go

ท้ายที่สุดสำหรับผู้ที่สนใจสร้าง AI ในเกมที่ใช้กลยุทธ์ การเข้าใจ Minimax Algorithm ถือเป็นก้าวแรกที่ดี และสำหรับผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะการเขียนโค้ด แนะนำให้เข้าศึกษาโปรแกรมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพราะที่นี่มีหลักสูตรที่ทันสมัยและเหมาะสมกับความต้องการของยุคปัจจุบัน

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