Minimax Algorithm: กลยุทธ์เกมที่ชาญฉลาดสำหรับเกมเทิร์นเบส

 

ในโลกของการพัฒนาเกมที่เป็นเทิร์นเบส (Turn-based Games) อย่างเช่นหมากรุก หรือ เกมกระดานอื่น ๆ การสร้าง AI ที่สามารถคาดการณ์และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดกลายเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง หนึ่งในกลยุทธ์ที่ได้รับความนิยมในการตั้งค่า AI เหล่านี้คือ Minimax Algorithm มาดูกันว่าอัลกอริธึมนี้คืออะไร มันทำงานอย่างไร และเราสามารถนำไปใช้ได้ในทางไหนบ้าง

 

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการตัดสินใจซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อลดผลเสียสูงสุดที่อาจเกิดขึ้น มันทำงานบนพื้นฐานของความสัมพันธ์ระหว่างผู้เล่นสองคน ซึ่งเรียกว่า "maximizer" และ "minimizer" โดยที่ผู้เล่น “maximizer” ต้องการในตัวเลขผลรวมที่มากที่สุด ขณะที่ “minimizer” ต้องการผลรวมที่น้อยที่สุด แนวคิดเหล่านี้มักใช้ในเกมที่กล่าวถึงพฤติกรรมการแข่งขันระหว่างสองฝ่าย เช่น หมากรุก หรือ XOXO (สามตัวเรียงกัน)

 

การทำงานของ Minimax Algorithm

Minimax Algorithm จะสร้าง Game Tree ซึ่งเป็นโครงสร้างที่ใช้เก็บข้อมูลเกี่ยวกับสถานะต่าง ๆ ของเกม ในระดับต่าง ๆ ของต้นไม้แต่ละโหนดจะบันทึกสถานะเฉพาะของเกม ซึ่งรวมถึงการตัดสินใจที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละผู้เล่น

- ชั้นแรก: ผู้เล่นที่กำลังจะเล่น (maximizer) ทำการเลือกการกระทำที่ดีที่สุด

- ชั้นถัดไป: ผู้เล่นฝ่ายตรงข้าม (minimizer) จะเลือกการกระทำที่ทำให้คะแนนของผู้เล่นมากที่สุดน้อยลง

เมื่อเราไปถึงยอดของต้นไม้ (leaf node) เราจะมีค่าแทงเกรดที่จะ return กลับมายังผู้เล่นว่า "นี่คือคะแนนสูงสุดที่ฉันสามารถทำได้"

 

ตัวอย่าง Code ใน Objective-C

มาลองดูตัวอย่างโค้ดที่สร้างต้นไม้เกมสำหรับเกม XOXO (สามตัวเรียงกัน):

 #import <Foundation/Foundation.h>

@interface GameState : NSObject
@property (nonatomic, strong) NSArray *board; // Array to represent the game board
@property (nonatomic) NSInteger currentPlayer;

// Method to check if the game is over
- (BOOL)isGameOver;
// Method to get possible moves
- (NSArray<GameState *> *)possibleMoves;
// Method to evaluate the score of the current game state
- (NSInteger)evaluate;
@end

@implementation GameState

- (BOOL)isGameOver {
    // Logic to determine if the game is over
    return NO; // Simplified for demonstration
}

- (NSArray<GameState *> *)possibleMoves {
    // Logic to return an array of all possible moves
    return @[]; // Simplified for demonstration
}

- (NSInteger)evaluate {
    // Logic to evaluate the board score
    return 0; // Simplified for demonstration
}

@end

NSInteger minimax(GameState *state, NSInteger depth, BOOL isMaximizer) {
    if ([state isGameOver]) {
        return [state evaluate];
    }

    if (isMaximizer) {
        NSInteger bestScore = NSIntegerMin;
        for (GameState *move in [state possibleMoves]) {
            NSInteger score = minimax(move, depth + 1, NO);
            bestScore = MAX(bestScore, score);
        }
        return bestScore;
    } else {
        NSInteger bestScore = NSIntegerMax;
        for (GameState *move in [state possibleMoves]) {
            NSInteger score = minimax(move, depth + 1, YES);
            bestScore = MIN(bestScore, score);
        }
        return bestScore;
    }
}

ในโค้ดนี้ เราสร้างคลาส `GameState` เพื่อเก็บสถานะของเกม ซึ่งรวมถึงการประเมินคะแนน การตรวจสอบสถานะของเกม และการรับการเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชัน `minimax` ที่ใช้สำหรับดำเนินการอัลกอริธึมดังกล่าว

 

Use Case ในโลกจริง

Minimax Algorithm ถูกใช้ในเกมที่มีผู้เล่นสองคน ซึ่งคุณสมบัตินี้ทำให้มันมีความสำคัญในระบบ AI ของเกม แน่นอนว่าไม่เพียงแต่นำไปใช้ในเกม XOXO เท่านั้น ยังสามารถใช้ในเกมที่ซับซ้อนกว่า เช่น หมากรุก หมากฮอส หรือแม้แต่การเล่นโป๊กเกอร์ ฯลฯ

 

Complexity Analysis

ความซับซ้อนในการทำงานของ Minimax Algorithm โดยทั่วไปคือ O(b^d) โดยที่ b คือจำนวนการเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ในแต่ละสถานะ (branching factor) และ d คือความลึกของต้นไม้ (depth of the tree) ซึ่งอาจทำให้การคำนวณใช้งานมากเมื่อเกมซับซ้อน

 

ข้อดีของ Minimax Algorithm

- มีความยังมีเหตุผลในการตัดสินใจ โดยคำนึงถึงทางเลือกที่ดีที่สุดของทั้งสองฝ่าย

- รักษาความสมดุลระหว่างการตั้งค่า AI และผู้เล่น

 

ข้อเสียของ Minimax Algorithm

- ใช้งานได้ยากในเกมที่มี branching factor สูง เนื่องจากความซับซ้อนที่สูง

- ผลลัพธ์อาจถูกจำกัดการประเมินเนื่องจากการคัดเลือกออกจาก endpoints บางแห่ง

 

สรุป

ที่ห้องเรียน EPT เราสอนอัลกอริธึม Minimax และเทคนิคการพัฒนา AI สำหรับเกมเทิร์นเบสในรายการคอร์สของเรา หากคุณสนใจในโลกแห่งการเขียนโปรแกรม หรือการพัฒนาเกม อย่ารอช้า! เข้ามาร่วมเป็นส่วนหนึ่งกับเรา ร่วมเรียนรู้ และค้นพบความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในการพัฒนาเกมที่น่าตื่นเต้นเพียงแค่ลงทะเบียนกับเรา EPT วันนี้!

 

 

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