Minimax Algorithm สำหรับเกมที่เล่นกันเป็นทีละตาใน Kotlin

 

การพัฒนาเกมที่มีระบบการเล่นแบบตาอง (Turn-Based Game) นั้น รวมถึงการตัดสินใจที่ชาญฉลาดของผู้เล่นเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง ในขณะเดียวกัน เกมแบบนี้มักจะเกี่ยวข้องกับการคำนวณและการตัดสินใจที่ซับซ้อน นั่นคือที่มาของ Minimax Algorithm ที่จะช่วยให้เราสามารถสร้าง AI ที่เล่นเกมเก่งขึ้นได้

 

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นเทคนิคที่ใช้ในการตัดสินใจในเกมที่มีสองฝ่ายแข่งขันกัน โดยจะไม่มีทางชนะในขณะที่คู่แข่งสามารถทำการเล่นอย่างดีที่สุดได้ เพื่อลดความซับซ้อนของสถานการณ์และคำนวณว่าควรทำอะไรในทุกๆ ตา โดยทั่วไปจะมีทางเลือกที่ทั้งผู้เล่น (Maximizer) และคู่แข่ง (Minimizer) ได้มีโอกาสตัดสินใจในแต่ละขั้นตอน

การทำงานของ Minimax จะค้นหาค่า "utility" ที่ดีที่สุดในการตัดสินใจแต่ละขั้นตา โดยมักจะใช้งานในการเล่นเกมที่เป็นการหาค่าทางเลือกหลายๆ ทาง เช่น หมากรุก หรือเกม Tic-Tac-Toe เป็นต้น

 

ความซับซ้อนของ Minimax

หลังจากที่เราเข้าใจหลักการเบื้องต้นของ Minimax แล้ว เรามาดูที่ความซับซ้อนของมันกัน ซึ่งเวลาที่ใช้ในการทำงานของ Minimax จะคำนวณเป็น O(b^d) ที่ "b" คือจำนวนทางเลือกในแต่ละ Noea (Node) และ "d" คือความลึก (Depth) ของเกมที่ AI คำนวณ

ยกตัวอย่างเช่นในเกม Tic-Tac-Toe ที่มีทางเลือกจำนวนมากในทุกตา AI อาจจะต้องคำนวณทางเลือก 9 ช่องในตาแรก ต่อด้วย 8 ช่องในตาถัดไป จึงมีความซับซ้อนไม่ต่ำ

 

การใช้งานในโลกจริง

Minimax Algorithm มีการนำไปใช้ในเกมหมากรุก, เกมส์การ์ด, หมากล้อม และอีกหลายเกมที่ต้องการการตัดสินใจที่มีระดับซับซ้อนสูง โดยตัวอย่างที่ชัดเจนคือการพัฒนา AI สำหรับเกมหมากรุก ที่มีการใช้ Minimax ร่วมกับการเปิดใช้ Alpha-Beta pruning ซึ่งทำให้การค้นหาทางเลือกที่เหมาะสมรวดเร็วขึ้นมาก โดยลดช่องทางการค้นหาที่ไม่จำเป็นออกไป

 

ตัวอย่าง Code ใน Kotlin

มาเริ่มกันด้วยตัวอย่างการเขียน Minimax Algorithm ขึ้นในภาษา Kotlin สำหรับเกม Tic-Tac-Toe:

 data class Move(val row: Int, val col: Int)

fun minimax(board: Array<Array<Char>>, depth: Int, isMaximizing: Boolean): Int {
    val score = evaluateBoard(board)

    if (score == 10) return score - depth
    if (score == -10) return score + depth
    if (isBoardFull(board)) return 0

    return if (isMaximizing) {
        var bestValue = Int.MIN_VALUE
        for (i in 0 until 3) {
            for (j in 0 until 3) {
                if (board[i][j] == ' ') {
                    board[i][j] = 'X'
                    bestValue = maxOf(bestValue, minimax(board, depth + 1, false))
                    board[i][j] = ' ' // Undo move
                }
            }
        }
        bestValue
    } else {
        var bestValue = Int.MAX_VALUE
        for (i in 0 until 3) {
            for (j in 0 until 3) {
                if (board[i][j] == ' ') {
                    board[i][j] = 'O'
                    bestValue = minOf(bestValue, minimax(board, depth + 1, true))
                    board[i][j] = ' ' // Undo move
                }
            }
        }
        bestValue
    }
}

fun evaluateBoard(board: Array<Array<Char>>): Int {
    // การตรวจสอบผู้ชนะ เช่น 'X' หรือ 'O'
    // คำนวณคะแนน 10, -10 หรือ 0
    // ...
}

fun isBoardFull(board: Array<Array<Char>>): Boolean {
    // ตรวจสอบว่ามีช่องว่างไหมในกระดาน
    // ...
}

ในโค้ดนี้ เราได้ออกแบบฟังก์ชัน Minimax ที่จะพิจารณาเส้นทางต่างๆ เพื่อค้นหาค่าสูงสุดหรือต่ำสุดของแต่ละช่อง (Hitpoints) ในเกม Tic-Tac-Toe โดยใช้การคำนวณล่วงหน้าของทั้งสองฝ่าย

 

ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี

- ความถูกต้อง: Minimax ทำให้การตัดสินใจอยู่บนพื้นฐานของการวิเคราะห์ ซึ่งมอบประสิทธิภาพที่ดีต่อการชนะ - นำไปปรับใช้ได้: สามารถนำไปใช้ในการพัฒนา AI สำหรับเกมอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย

ข้อเสีย

- ความซับซ้อน: ค่าต้นทุนในการคำนวณอาจสูงขึ้น โดยเฉพาะในเกมที่มีกฎเกณฑ์ซับซ้อน - ความเร็ว: เมื่อความลึกของการเล่นมากขึ้น AI อาจจะต้องใช้เวลานานในการคำนวณ เพื่อหาทางเลือกที่ดีที่สุด

 

สรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือมีประสิทธิภาพในการพัฒนา AI สำหรับเกมที่เล่นกันเป็นทีละตา อย่างเช่น Tic-Tac-Toe หรือเกมอื่นๆ ที่ผู้เล่นต้องเผชิญหน้ากัน โดยเราสามารถเริ่มต้นด้วยการศึกษา Algorithm และนำมาประยุกต์ใช้ในต่างๆ โปรเจคท์ที่เกี่ยวข้องได้ ดังนั้น หากคุณสนใจในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมสำหรับพัฒนาเกมและแอปพลิเคชันในอนาคต มาร่วมกับเราได้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) คุณจะได้เรียนรู้ตั้งแต่ขั้นพื้นฐานจนไปถึงระดับมืออาชีพ!

 

 

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