Minimax Algorithm สำหรับเกมที่ต้องตาเล่น (Turn-Based Game) ด้วยภาษา MATLAB

ในโลกของการพัฒนาเกมและปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีกลยุทธ์หนึ่งที่ได้รับการยอมรับและมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการตัดสินใจในเกมที่ต้องการการคำนวณเชิงกลยุทธ์ นั่นคือ "Minimax Algorithm" ซึ่งเป็นเทคนิคที่ช่วยให้เราสามารถตัดสินใจในเกมที่มีผู้เล่นสองคนที่แข่งขันกัน

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm คือ แนวทางการคำนวณและตัดสินใจในเกมที่มีการแข่งขันระหว่างผู้เล่น โดยเฉพาะในเกมที่มีลำดับการเล่น เช่น หมากรุก, หมากฮอส หรือ Tic Tac Toe ซึ่ง Minimax จะพยายามหาค่าที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่นหนึ่งโดยการสมมุติว่าผู้เล่นอีกคนหนึ่งจะพยายามหาค่าที่เลวร้ายที่สุดสำหรับผู้เล่นแรก

หลักการทำงาน:

- การคำนวณเริ่มจากสถานะเกมในปัจจุบัน

- ผู้เล่นที่หนึ่ง (Max Player) จะพยายามหาค่าที่สูงที่สุดในกรณีที่ผู้เล่นสอง (Min Player) จะพยายามหาค่าที่ต่ำที่สุด

- ทำการวนลูปคิดไปจนถึงระดับที่กำหนด (เช่น ความลึกสูงสุด) หรือจนกว่าจะถึงสถานะสุดท้ายของเกม (Win, Lose, Draw)

การใช้ Minimax Algorithm แก้ปัญหา

Minimax Algorithm มักถูกใช้ในเกมที่ต้องตาเล่นเพื่อให้ AI สามารถตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเกมที่มีลำดับการเล่นซึ่งผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับการกระทำของฝ่ายตรงข้าม

ตัวอย่างโค้ด MATLAB

มาดูตัวอย่างโค้ด Minimax Algorithm ใน MATLAB สำหรับเกม Tic Tac Toe (XO):

 function bestMove = minimax(board, depth, isMaximizing)

    % ตรวจสอบว่ามีผู้ชนะหรือเกมเสมอ
    score = evaluateBoard(board);
    if score == 10
        return 10 - depth;
    elseif score == -10
        return depth - 10;
    elseif isBoardFull(board)
        return 0;
    end

    if isMaximizing
        bestScore = -Inf;
        for move = findPossibleMoves(board)
            board(move) = 'X';  % ตัวแทนผู้เล่น 1
            score = minimax(board, depth + 1, false);
            board(move) = ' ';  % คืนค่ากลับ
            bestScore = max(bestScore, score);
        end
        bestMove = bestScore;
    else
        bestScore = Inf;
        for move = findPossibleMoves(board)
            board(move) = 'O';  % ตัวแทนผู้เล่น 2
            score = minimax(board, depth + 1, true);
            board(move) = ' ';  % คืนค่ากลับ
            bestScore = min(bestScore, score);
        end
        bestMove = bestScore;
    end
end

function score = evaluateBoard(board)
    % กฎในการประเมินค่าผลลัพธ์
    % (X/Victory = 10, O/Victory = -10, Draw = 0)
end

function full = isBoardFull(board)
    % เช็คว่าโต๊ะเป็น "Full" หรือไม่
end

function moves = findPossibleMoves(board)
    % หา Move ที่สามารถเล่นได้
end

โค้ดด้านบนเป็นฟังก์ชั่นที่ใช้สำหรับประเมินการตัดสินใจในเกม Tic Tac Toe โดยระบุว่าผู้เล่น X เล่นให้ดีที่สุดและผู้เล่น O จะพยายามชนะ

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

Minimax Algorithm ถูกนำไปใช้ในหลายแอปพลิเคชัน ไม่เพียงแต่ในเกม แต่ยังสามารถใช้ในการสร้าง AI สำหรับการตัดสินใจที่ต้องการการวิเคราะห์ทางกลยุทธ์ เช่น:

การวิเคราะห์ Complexity

การประเมินเวลาในการทำงานของ Minimax Algorithm มีความซับซ้อน O(b^d) ซึ่ง:

- b คือ จำนวนทางเลือกที่มีในแต่ละจุดของเกม (branching factor)

- d คือ ความลึกของกราฟเกม (depth)

เนื่องจาก Minimax จะต้องตรวจสอบทุกทางเลือกในทุกระดับ ความซับซ้อนนี้สามารถทำให้การทำงานช้าเมื่อกราฟเกมมีความลึกและจำนวนทางเลือกมาก แต่สามารถทำให้เร็วขึ้นได้ด้วยการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Alpha-Beta Pruning

ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี:

- มีความชัดเจนในการคำนวณและสามารถประยุกต์ใช้กับเกมต่าง ๆ ได้ง่าย

- รับประกันว่าจะเลือกทางเลือกที่ดีที่สุดเมื่อมีการสร้างต้นไม้เกมที่ถูกต้อง

ข้อเสีย:

- หากไม่มีวิธีในการตัดปัญหาที่ไม่จำเป็น หมายความว่ามันอาจจะช้ามากในเกมที่ซับซ้อน

- ต้องการหน่วยความจำมากในเกมที่มีระดับความลึกสูง

สรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนา AI ในเกมที่ต้องตาเล่น ด้วยการช่วยให้การตัดสินใจมีเหตุมีผล แต่อย่าลืมว่าในเกมที่ซับซ้อนอาจมีข้อจำกัดในการใช้มัน ในการศึกษาโปรแกรมมิ่งที่ EPT คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับประเด็นที่ลึกซึ้งและเทคนิคที่ช่วยให้คุณสามารถพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่มีประสิทธิภาพ นี่คือเวลาในการก้าวสู่การเป็นผู้พัฒนาโปรแกรมมืออาชีพ ลองเข้ามาเรียนรู้ที่ EPT และเตรียมตัวเผชิญหน้ากับโลกเทคโนโลยีด้วยทักษะที่พัฒนาแล้ว!

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