มาทำความรู้จักกับ Minimax Algorithm ในเกมแบบเทิร์นเบส

ในโลกของการพัฒนาเกม คำว่า “AI” หรือปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) เป็นส่วนสำคัญที่จะทำให้เกมมีความน่าสนใจ การใช้ Minimax Algorithm คือตัวอย่างที่โดดเด่นในการสร้าง AI สำหรับเกมแบบเทิร์นเบส ซึ่งสามารถช่วยให้เกมมีความท้าทายและสนุกสนานมากยิ่งขึ้น

#### Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการตัดสินใจในสถานการณ์ที่มีการแข่งกันระหว่างสองฝ่าย โดยมีแนวคิดหลักคือ การเลือกที่ดีที่สุดในแต่ละเทิร์น โดยฝ่ายหนึ่งพยายามที่จะให้ได้คะแนนสูงที่สุด ขณะที่อีกฝ่ายหนึ่งจะพยายามลดคะแนนของฝ่ายแรกให้ต่ำที่สุด

โดยทั่วไปแล้ว Minimax Algorithm ถูกใช้ในเกมที่มีการตัดสินใจแบบสองฝ่าย เช่น เกมหมากรุก, เกม XO หรือแม้กระทั่งเกมที่มีลักษณะการเล่นที่ซับซ้อนต่อเนื่อง เช่น เกมการ์ด หรือเกมต่อสู้ในโลกจริง

#### การทำงานของ Minimax Algorithm

#### ตัวอย่างการใช้ Minimax Algorithm ใน Fortran

นี่คือตัวอย่างโค้ด เพื่อแสดงให้เห็นว่า Minimax Algorithm ทำงานในเกมง่าย ๆ อย่าง XO โดยเป้าหมายของผู้เล่นคือ การสร้าง 'X' สามตัวในแนวนอน แนวตั้ง หรือแนวทแยง:

 program minimax_example
  implicit none
  integer, parameter :: n = 3 ! ขนาดของกระดาน 3x3
  character(len=1), dimension(n,n) :: board
  integer :: bestScore

  ! ตั้งค่ากระดานเริ่มต้น
  call initializeBoard(board)

  ! หาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดด้วย Minimax Algorithm
  bestScore = minimax(board, 0, .true.)

  print *, "Best Score: ", bestScore
end program

subroutine initializeBoard(board)
  character(len=1), dimension(n,n) :: board
  integer :: i, j
  do i = 1, n
    do j = 1, n
      board(i,j) = ' '
    end do
  end do
end subroutine initializeBoard

function minimax(board, depth, isMaximizing)
  character(len=1), dimension(n,n), intent(in) :: board
  integer, intent(in) :: depth
  logical, intent(in) :: isMaximizing
  integer :: bestScore, score

  if (isWin(board, 'X')) return 10 - depth
  if (isWin(board, 'O')) return depth - 10
  if (isBoardFull(board)) return 0

  if (isMaximizing) then
    bestScore = -9999
    ! ลองเล่นทุกช่อง และหาค่าที่ดีที่สุด
    ...
  else
    bestScore = 9999
    ! ลองเล่นทุกช่อง และหาค่าที่เลวร้ายที่สุด
    ...
  end if
end function minimax

ในโค้ดนี้ คุณสามารถเพิ่มเติมตรรกะที่ตรวจสอบว่าเกมจบลงหรือไม่และโค้ดที่ใช้ในการทำเกมให้เสร็จสิ้น ซึ่งมีฟังก์ชันหลักในการประเมินสถานการณ์ของกระดานและเลือกคะแนนที่ดีที่สุดตามลำดับ

#### Use Case ในโลกจริง

ในโลกความเป็นจริง Minimax Algorithm มีการใช้งานในเกมที่มีการแข่งขันระหว่างผู้เล่น เช่น หมากรุก, เกม XO, หรือเกมการ์ด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่มีผู้เล่นสองคนที่ต้องการวางกลยุทธ์ของตนเพื่อเอาชนะกัน ยกตัวอย่างการใช้ในเกม Chess ที่ผู้เล่นสามารถใช้ Minimax Algorithm เพื่อคาดเดาผลลัพธ์ของการทำMove ในแต่ละตา

#### วิเคราะห์ Complexity

ความซับซ้อนของ Minimax Algorithm อยู่ที่การสร้างต้นไม้เกม ซึ่งอาจจะเป็น O(b^d) โดยที่ b คือ "การแตกกิ่ง" (branching factor หรือจำนวนการตัดสินใจที่เป็นไปได้ในแต่ละเทิร์น) และ d คือ "ความลึก" ของต้นไม้ ซึ่งทำให้มันสามารถทำงานได้ช้าหากมีจำนวนเทิร์นและทางเลือกที่มากขึ้น

#### ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี

- เป็นวิธีการที่ตรงไปตรงมาและง่ายต่อการเข้าถึง

- ประสิทธิภาพในการเล่นเกมที่วางกลยุทธ์ได้ดี

ข้อเสีย

- ใช้เวลาในการคำนวณสูงในต้นไม้เกมที่มีความซับซ้อน

- ไม่มีวิธีการจัดการกับเกมที่ไม่สมบูรณ์ (Incomplete Information games) เช่นโป๊กเกอร์

#### สรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในการพัฒนา AI สำหรับเกมที่มีการตัดสินใจแบบสองฝ่าย แม้ว่ามันจะมีข้อจำกัดในเรื่องเวลาในการประมวลผล แต่ก็ยังเป็นพื้นฐานที่สำคัญในวงการ AI ของเกม

สำหรับผู้ที่สนใจในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาโปรแกรมและ AI ในเกม การเข้าร่วมเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) จะเป็นก้าวแรกที่ชาญฉลาดในการพัฒนาทักษะของคุณในสาขานี้!

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