Minimax Algorithm: การเดินเกมที่ชาญฉลาดในเกม Turn-Based

 

 

บทนำ

ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม เกมที่ต้องใช้ความคิดและกลยุทธ์อยู่เสมอ ย่อมมีความท้าทายในการสร้าง AI ที่สามารถแข่งขันกับผู้เล่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในอัลกอริธึมที่เป็นที่นิยมในการพัฒนา AI สำหรับเกมที่เล่นแบบผลัดกันคือ Minimax Algorithm ซึ่งถูกนำมาใช้ในหลายๆ เกมที่ต้องการการตัดสินใจที่เหมาะสม เช่น หมากรุก หรือ ตะกร้อ เป็นต้น

 

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax algorithm คืออัลกอริธึมในการค้นหาการตัดสินใจที่ดีที่สุด ผ่านการประเมินค่าของผลลัพธ์ที่หลากหลายในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอน โดยเฉพาะในเกมที่เป็นแบบ Turn-Based ที่ผู้เล่นสองคนแข่งขันกัน อัลกอริธึมนี้จะพยายามหาค่าที่ต่ำที่สุด (min) ของผู้เล่นฝ่ายตรงข้าม ในขณะที่ควรค่าสูงที่สุด (max) สำหรับผู้เล่นที่กำลังเล่นอยู่

 

การใช้ Minimax ในเกมแบบ Turn-Based

- ตัวอย่าง Use Case: สมมุติว่าเรามีเกมหมากรุก ผู้เล่นฝ่ายเงินต้องการหาวิธีที่ดีที่สุดในการเดินหมาก โดยรู้จักทุกความเคลื่อนไหวของฝ่ายตรงข้าม (ผู้เล่นฝ่ายดำนั่นเอง) AI สามารถใช้ Minimax algorithm ในการประเมินค่าที่ต่างกันของแต่ละการเคลื่อนไหว

 

โครงสร้างพื้นฐานของ Minimax Algorithm

1. สถานะของเกม: เริ่มจากสถานะของเกมในปัจจุบัน 2. เคลื่อนไหว: สร้างต้นไม้ของการเคลื่อนไหว (Game Tree) 3. ประเมินค่า: ใช้ฟังก์ชันการประเมินเพื่อช่วยในการตัดสินใจ 4. การตัดสินใจ: เลือกการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่น

 

การเขียนโค้ดด้วยภาษา Scala

มาตัวอย่างโค้ดเล็กๆ ที่นำเสนอการใช้อัลกอริธึม Minimax ในเกมหมากรุก:

 sealed trait Player
case object Max extends Player
case object Min extends Player

case class Move(score: Int, position: (Int, Int))

def minimax(board: Array[Array[Int]], depth: Int, isMax: Boolean): Int = {
    if (gameOver(board)) return evaluateBoard(board)
    if (isMax) {
        var bestValue = Int.MinValue
        for (move <- getAllPossibleMoves(board)) {
            val value = minimax(applyMove(board, move), depth + 1, false)
            bestValue = math.max(bestValue, value)
        }
        bestValue
    } else {
        var bestValue = Int.MaxValue
        for (move <- getAllPossibleMoves(board)) {
            val value = minimax(applyMove(board, move), depth + 1, true)
            bestValue = math.min(bestValue, value)
        }
        bestValue
    }
}

def findBestMove(board: Array[Array[Int]]): Move = {
    var bestMove = Move(Int.MinValue, (-1, -1))
    for (move <- getAllPossibleMoves(board)) {
        val value = minimax(applyMove(board, move), 0, false)
        if (value > bestMove.score) bestMove = Move(value, move.position)
    }
    bestMove
}

ในตัวอย่างนี้ ถ้า `gameOver` ตรวจสอบว่าจบเกมหรือไม่, `evaluateBoard` ประเมินค่าสถานะของกระดาน และ `applyMove` จะทำการปรับกระดานเมื่อมีการเคลื่อนไหว

 

วิเคราะห์ Complexity

Minimax Algorithm มักมีเวลาประมวลผลในระดับ O(b^d) โดยที่ b คือจำนวนเคลื่อนไหวที่แต่ละฝ่ายสามารถทำได้ และ d คือความลึกของต้นไม้เกม (depth of the game tree)

การมีความลึกสูงๆ และจำนวนการเคลื่อนไหวที่มาก อาจทำให้เวลาการประมวลผลช้ามาก นี่คือสาเหตุที่หลายคนเลือกใช้เทคนิค Alpha-Beta Pruning เพื่อปรับปรุงความเร็วในการค้นหา โดยการตัดเฉพาะสาขาที่ไม่มีความจำเป็น

 

ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี

:

1. ฟังก์ชันการประเมินที่ชัดเจน สามารถทำให้ AI สามารถตัดสินใจที่ดีที่สุด

2. ความชัดเจนในโครงสร้างของโค้ดที่เป็นระเบียบ ทำให้เข้าใจง่ายและง่ายต่อการพัฒนา

ข้อเสีย

:

1. ความต้องการในทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง โดยเฉพาะในการประมวลผล

2. สำหรับเกมที่มีสถานะมากมาย เช่น เกมหมากรุก อาจนำไปสู่เวลาที่นานในการตัดสินใจ

 

บทสรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในโลกของการพัฒนา AI สำหรับเกมแบบ Turn-Based ความสามารถในการเอาชนะคู่แข่งในเกมต่างๆ ทำให้มันกลายเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่สำคัญ

หากคุณมีความสนใจในเรื่องนี้ และต้องการฝึกฝนเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม สร้าง AI ที่มีประสิทธิภาพ หรือสำรวจโลกของการพัฒนาเกมได้เรียนนรู้ในเชิงลึก 🔍 ขอเชิญชวนทุกท่านเข้ามาศึกษาที่ EPT สถานที่ที่คุณสามารถเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและ AI ในหลากหลายมิติ! 🌟

 

 

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