**Minimax Algorithm ในเกมส์ผลัดกันเล่น: ทางการเอาชนะที่คุณไม่ควรมองข้าม**

 

การเล่นเกมส์ที่ต้องอาศัยการตัดสินใจและการวางกลยุทธ์มักเป็นสิ่งที่ท้าทายและน่าเร้าใจ ไม่ว่าจะเป็นเกมส์หมากรุกหรือเกมส์การ์ด ผลลัพธ์ของเกมส์เหล่านี้มักขึ้นอยู่กับตัวเลือกที่ผู้เล่นทำ ซึ่งทำให้เกิดคำถามที่สำคัญ: "เราจะเลือกทางได้อย่างไรให้ดีที่สุด?" นี่คือจุดที่เข้ามาของ **Minimax Algorithm** ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้ในการตัดสินใจเพื่อหาแนวทางที่เหมาะสมที่สุดในการเล่นเกมส์ผลัดกันเล่น วันนี้เราจะมาดูว่า Minimax Algorithm คืออะไร, การทำงานของมัน และวิธีใช้ฟังก์ชั่นนี้ในภาษา **Swift**

 

**Minimax Algorithm คืออะไร?**

Minimax Algorithm เป็นแนวทางที่ใช้ในการตัดสินใจในเกมส์ที่มีผู้แข่งขันสองคน มันมีแนวคิดง่ายๆ คือ ผู้เล่นพยายามที่จะทำให้คะแนนของพวกเขา (Max) สูงที่สุด ขณะเดียวกันก็พยายามทำให้คะแนนของคู่แข่ง (Min) ต่ำที่สุด

**หลักการทำงาน**

1. สร้างต้นไม้ของการตัดสินใจ: โดยแต่ละโหนดของต้นไม้จะแสดงถึงสถานะของเกมส์ที่แตกต่างกัน 2. ประเมินค่า: ใช้ฟังก์ชั่นการประเมินเพื่อให้ค่าผลคะแนนในแต่ละโหนด 3. การย้อนกลับ: ผู้เล่นที่พยายามที่สุด (Max) จะเลือกโหนดที่มีคะแนนสูงสุด ในขณะที่ผู้เล่นอีกฝ่าย (Min) จะเลือกโหนดที่มีคะแนนต่ำที่สุด

 

**ตัวอย่างการใช้งานใน Swift**

ก่อนที่เราจะเขียนโค้ด ขอให้เรานึกภาพเกมส์ง่ายๆ เช่นเกมส์ “noughts and crosses” (หรือที่เรียกกันว่า Tic Tac Toe) ซึ่งจะใช้ Minimax Algorithm ในการตัดสินใจว่าจะวาง X อย่างไรให้ชนะ

**โค้ดตัวอย่าง**

 class TicTacToe {
    var board: [Character] = Array(repeating: " ", count: 9)

    // ฟังก์ชันเลี้ยง Minimax
    func minimax(depth: Int, isMaximizing: Bool) -> Int {
        let scores = [1,0,-1] // 1 for X win, 0 for draw, -1 for O win

        // ตรวจสอบว่าเกมส์จบแล้วหรือไม่
        for i in 0..<3 {
            if board[i*3] == board[i*3 + 1] && board[i*3] == board[i*3 + 2] {
                if board[i*3] == "X" { return scores[0] }
                else if board[i*3] == "O" { return scores[2] }
            }
            if board[i] == board[i + 3] && board[i] == board[i + 6] {
                if board[i] == "X" { return scores[0] }
                else if board[i] == "O" { return scores[2] }
            }
        }

        if board[0] == board[4] && board[0] == board[8] {
            if board[0] == "X" { return scores[0] }
            else if board[0] == "O" { return scores[2] }
        }

        if board[2] == board[4] && board[2] == board[6] {
            if board[2] == "X" { return scores[0] }
            else if board[2] == "O" { return scores[2] }
        }

        if !board.contains(" ") { return scores[1] } // เสมอ

        // การประเมินค่าต่อไป
        if isMaximizing {
            var bestScore = Int.min
            for i in 0..<board.count {
                if board[i] == " " {
                    board[i] = "X"
                    let score = minimax(depth: depth + 1, isMaximizing: false)
                    board[i] = " "
                    bestScore = max(score, bestScore)
                }
            }
            return bestScore
        } else {
            var bestScore = Int.max
            for i in 0..<board.count {
                if board[i] == " " {
                    board[i] = "O"
                    let score = minimax(depth: depth + 1, isMaximizing: true)
                    board[i] = " "
                    bestScore = min(score, bestScore)
                }
            }
            return bestScore
        }
    }

    // ฟังก์ชันหลักในการหาตำแหน่งที่ดีที่สุด
    func bestMove() -> Int {
        var bestScore = Int.min
        var move = -1

        for i in 0..<board.count {
            if board[i] == " " {
                board[i] = "X"
                let score = minimax(depth: 0, isMaximizing: false)
                board[i] = " "
                if score > bestScore {
                    bestScore = score
                    move = i
                }
            }
        }
        return move
    }
}

ในโค้ดข้างต้น เราได้สร้างคลาส `TicTacToe` ซึ่งเหมาะสมที่จะใช้ Minimax Algorithm เพื่อค้นหาการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่นที่ใช้ "X" ได้ในเกมส์นี้ ฟังก์ชัน `minimax` จะดำเนินการตามลำดับเพื่อประมาณค่าของเกมส์จากต่างๆ สถานะของกระดาน

 

**การวิเคราะห์ Complexity**

Minimax Algorithm มีความซับซ้อนในระดับ O(b^d) โดยที่: - b คือจำนวนทางเลือกที่แต่ละโหนดสามารถมี - d คือความลึกของต้นไม้การตัดสินใจ

ดังนั้นยิ่งมีจำนวนของตัวเลือกมากขึ้นและความลึกของแผนการยาวนานขึ้น ผลการประเมินก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการประมวลผลในเวลาจริง

**ข้อดี-ข้อเสีย**

#### ข้อดี 1. ประสิทธิภาพที่ดี: Minimax สามารถให้การตัดสินใจที่แน่นอนมากขึ้นในเกมส์ที่เหมาะสม เช่น Tic Tac Toe 2. พื้นฐานสำหรับ AI: มันสร้างรากฐานที่สำคัญในการพัฒนา AI ในเกมส์ที่ต้องใช้กลยุทธ์ 3. ความง่ายในการเข้าใจ: หลักการที่ชัดเจนช่วยให้ผู้เริ่มต้นสามารถเรียนรู้ได้ง่าย

#### ข้อเสีย 1. ความซับซ้อนในการคำนวณ: หากเกมส์มีสถานะจำนวนมาก การทำงานขอ Minimax จะช้าและใช้เวลา 2. ไม่มีการประหยัดทรัพยากร: ระบบจะสำรวจทุกความสามารถ ซึ่งสามารถลดความสามารถในเวลาจริงได้ 3. ไม่มีการตอบสนองที่เรียลไทม์: ในเกมส์ที่ต้องการการตัดสินใจที่รวดเร็ว อาจไม่เหมาะสมในการใช้งาน

 

**Use Case ในโลกจริง**

Minimax Algorithm ถูกนำไปใช้ในหลากหลายเกมส์ที่มีผู้เล่นหลายคน เช่น เกมส์หมากรุก (Chess) และเกมส์หมากฮอส (Checkers) รวมถึงใช้ใน AI สำหรับการแข่งขันในโปรแกรมเช่น AlphaGo เป็นต้น การใช้วิธีนี้ไม่เพียงแค่จำกัดอยู่ในเกมส์เท่านั้น แต่ยังสามารถประยุกต์ใช้ในการตั้งค่าระบบการตัดสินใจในธุรกิจและการเล่นการพนันได้อีกด้วย

 

**เรียนรู้ Programming กับ EPT**

ถ้าคุณรู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับ Minimax Algorithm และต้องการพัฒนาฝีมือในการเขียนโปรแกรมมากขึ้น เราขอเชิญคุณเข้ามาเรียนรู้กับ Expert-Programming-Tutor (EPT) ที่ที่คุณจะได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญในหลายโปรแกรมมิ่งภาษา เช่น Swift, Python, Java และอื่นๆ พร้อมทั้งแนวทางการเรียนรู้ในเชิงลึกเกี่ยวกับ AI และ Algorithms ในการพัฒนาเกมส์!

ในวันนี้ ความเป็นไปได้ในการพัฒนาตนเองมีอยู่มากมาย เพียงแค่คุณก้าวออกไปและลงมือทำ ทางเรา EPT ยินดีต้อนรับคุณเข้าสู่วงการโปรแกรมมิ่งอย่างเต็มที่!

 

 

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