Minimax Algorithm for Turn-Based Game: พื้นฐานและวิธีการใช้งานใน Node.js

 

Minimax Algorithm เป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาเกมที่มีลักษณะเป็นเทิร์นเบส (Turn-Based Game) เช่น เกมหมากรุก, เกมตะกร้อ, และเกม XO เป็นต้น โดยเฉพาะในการพัฒนา AI ให้สามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมในสถานการณ์ต่าง ๆ Minimax ช่วยในการทำมิติของการตัดสินใจ โดยการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นได้จากการตัดสินใจในปัจจุบันและอนาคต

 

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นอัลกอริธึมเพื่อการตัดสินใจในเกมที่มีกลยุทธ์ซึ่งมีผู้เล่นสองคน โดยผู้เล่นคนหนึ่งพยายามที่จะทำให้ผลลัพธ์สูงสุด (Maximize) ในขณะที่อีกคนหนึ่งพยายามที่จะทำให้ผลลัพธ์ต่ำลง (Minimize) อัลกอริธึมนี้จะวนซ้ำไปตามสถานการณ์ในเกมอย่างสม่ำเสมอ โดยจะสร้างต้นไม้ที่ประกอบด้วยสถานะของเกมในแต่ละระดับ และจะประเมินค่าของสถานะต่าง ๆ เพื่อค้นหาคำตอบที่ดีที่สุด

 

การใช้งาน Minimax ใน Node.js

เพื่อให้การอธิบายเป็นไปอย่างชัดเจนเราจะยกตัวอย่างการพัฒนาเกม XO ซึ่งทำให้เห็นไฟล์โค้ดใน Node.js เพื่อประยุกต์ใช้ Minimax Algorithm

 // ฟังก์ชันในการตรวจสอบผู้ชนะ
function checkWinner(board) {
    const wins = [
        [0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], // แถว
        [0, 3, 6], [1, 4, 7], [2, 5, 8], // คอลัมน์
        [0, 4, 8], [2, 4, 6] // ทแยงมุม
    ];
    for (let win of wins) {
        const [a, b, c] = win;
        if (board[a] && board[a] === board[b] && board[a] === board[c]) {
            return board[a]; // คืนค่าผู้ชนะ
        }
    }
    return null;
}

// ฟังก์ชัน Minimax
function minimax(board, depth, isMaximizing) {
    const winner = checkWinner(board);
    if (winner === 'X') return -10 + depth; // X แพ้
    if (winner === 'O') return 10 - depth;  // O ชนะ
    if (!board.includes(null)) return 0; // เสมอ

    if (isMaximizing) {
        let bestScore = -Infinity;
        for (let i = 0; i < board.length; i++) {
            if (board[i] === null) {
                board[i] = 'O';
                let score = minimax(board, depth + 1, false);
                board[i] = null; // ล้างหลังจากคำนวณ
                bestScore = Math.max(score, bestScore);
            }
        }
        return bestScore;
    } else {
        let bestScore = Infinity;
        for (let i = 0; i < board.length; i++) {
            if (board[i] === null) {
                board[i] = 'X';
                let score = minimax(board, depth + 1, true);
                board[i] = null; // ล้างหลังจากคำนวณ
                bestScore = Math.min(score, bestScore);
            }
        }
        return bestScore;
    }
}

// ฟังก์ชันในการหาท่าที่ดีที่สุด
function bestMove(board) {
    let bestScore = -Infinity;
    let moveIndex = -1;
    for (let i = 0; i < board.length; i++) {
        if (board[i] === null) {
            board[i] = 'O'; // O จะเป็นฝ่ายเล่น
            let score = minimax(board, 0, false);
            board[i] = null; // ล้างหลังจากคำนวณ
            if (score > bestScore) {
                bestScore = score;
                moveIndex = i; // เก็บตำแหน่งที่ดีที่สุด
            }
        }
    }
    return moveIndex;
}

 

Use Cases ในชีวิตจริง

- เกมออนไลน์: Minimax สามารถนำไปใช้ในการสร้าง AI สำหรับเกมออนไลน์ที่มีลักษณะเป็นเทิร์นเบส ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับปรุงกลยุทธ์ของ AI ให้มีความเข้มข้นและท้าทายผู้เล่นมากขึ้น - การวิเคราะห์ข้อมูล: นอกจากโลกเกมแล้ว Minimax ยังสามารถใช้ในด้านกลยุทธ์การจัดการทางการเงิน หรือแม้กระทั่งในการตัดสินใจในบริบทที่มีความแน่นอนสูงในธุรกิจ - การศึกษา: นักเรียนสามารถนำ Minimax Algorithm ไปประยุกต์ใช้ในการเรียนรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ของเกมซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าใจถึงแนวคิดในการคิดเชิงวิเคราะห์

 

Complexity Analysis

- Time Complexity: Minimax Algorithm มีเวลาในการประมวลผลที่เป็น O(b^d) โดยที่ b คือ จำนวนของลูกโหนดในต้นไม้ (branching factor) และ d คือ ความลึกของต้นไม้ (depth) ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับเกมที่มีจำนวนขอบเขตสูง

- Space Complexity: พื้นที่ความจำของ Minimax Algorithm คือ O(d) สำหรับสแตก

 

ข้อดีและข้อเสียของ Algorithm

ข้อดี:

- ช่วยให้การตัดสินใจของ AI เป็นไปอย่างมีเหตุผลและมีหลักการ

- สามารถปรับแต่งให้เข้ากับสถานการณ์หรือเงื่อนไขต่าง ๆ ได้

ข้อเสีย:

- มีประสิทธิภาพต่ำเมื่อความลึกของการค้นหาสูง

- ต้องการการคำนวณทรัพยากรสูง อาจไม่เหมาะสำหรับเกมที่มีจำนวนขอบเขตสูงหรือเวลาจำกัด

 

สรุป

Minimax Algorithm เป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการพัฒนา AI สำหรับเกมที่มีสไตล์เทิร์นเบส ด้วยการคาดการณ์และตัดสินใจที่มีเหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงลึกและการคำนวณใน Minimax Task จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับปรุง AI ได้อย่างมาก

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรแกรมมิ่งและพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมในมุมของเกมและ AI ลองเข้ามาศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) โดยเรามีคอร์สเรียนที่สามารถทำให้คุณเรียนรู้ Fundamental และ Advanced Programming ได้อย่างมีประสิทธิภาพ!

 

 

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