รู้จัก Minimax Algorithm สำหรับเกมแบบผลัดกันเล่น: วิธีการคิดแบบอัจฉริยะในโลกของเกม

 

ในโลกของการพัฒนาเกมและการโปรแกรมมิ่ง แน่นอนว่าทุกคนคงเคยได้ยินคำว่า "อัลกอริธึม" ซึ่งนี่คือกลไกที่ใช้ในการตัดสินใจที่อิงจากข้อมูลหรือจุดสมดุลของสถานการณ์ต่างๆ หนึ่งในอัลกอริธึมที่น่าสนใจซึ่งเราอยากพูดถึงในบทความนี้คือ Minimax Algorithm ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่เหมาะสำหรับเกมแบบผลัดกันเล่น

 

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการค้นหาค่าที่ดีที่สุดสำหรับผู้เล่นโดยการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของผู้เล่นทั้งสองฝ่ายในเกม โดยมีหลักการคือผู้เล่นจะพยายามทำให้การชนะของตนสูงสุด ในขณะที่คู่แข่งจะพยายามทำให้การชนะของตนต่ำสุด เป้าหมายของอัลกอริธึมนี้คือการพยายามหาค่าที่จะใช้ในการตัดสินใจที่ดีที่สุดในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอน ระหว่างผู้เล่นสองคน

 

การประยุกต์ใช้ Minimax Algorithm

Minimax Algorithm

ถูกประยุกต์ใช้ในเกมที่มีลักษณะเป็นผลัดกันเล่น เช่น เกมหมากรุก เกมนินจา หรือแม้กระทั่งเกม Tic-Tac-Toe โดยอัลกอริธึมนี้จะสร้างกราฟของสถานะเกมในแต่ละระดับของการเล่น และจะพยายามคาดการณ์การเคลื่อนไหวต่อไปตามหลังจากนั้น

ตัวอย่างการใช้ Minimax ในเกม Tic-Tac-Toe

นำเสนอวิธีการเขียนอัลกอริธึม Minimax ด้วยภาษา Julia ในเกม Tic-Tac-Toe ที่มีตาราง 3x3

 const PLAYER_X = 1
const PLAYER_O = -1
const EMPTY = 0

function minimax(board, depth, is_maximizing)
    score = evaluate(board)
    if score != 0
        return score
    elseif is_full(board)
        return 0
    end

    if is_maximizing
        best_score = -Inf
        for move in possible_moves(board)
            board[move] = PLAYER_X
            score = minimax(board, depth + 1, false)
            board[move] = EMPTY
            best_score = max(best_score, score)
        end
        return best_score
    else
        best_score = Inf
        for move in possible_moves(board)
            board[move] = PLAYER_O
            score = minimax(board, depth + 1, true)
            board[move] = EMPTY
            best_score = min(best_score, score)
        end
        return best_score
    end
end

function evaluate(board)
    # ฟังก์ชันวิเคราะห์สถานะเกม
    # คืนค่าที่ชนะหรือแพ้
end

function is_full(board)
    # ฟังก์ชันตรวจสอบว่าตารางเต็มหรือไม่
end

function possible_moves(board)
    # ค้นหารายชื่อการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้
end

ในโค้ดนี้ฟังก์ชัน `minimax` ทำหน้าที่เรียกคืนคะแนนสูงสุดที่สามารถได้จากสถานการณ์ที่กำหนด โดยผู้เล่น X (ผู้เล่นที่เราเสนอ) จะพยายามหาค่าที่ดีที่สุดในขณะที่ผู้เล่น O จะพยายามหาค่าที่น้อยที่สุด

 

วิเคราะห์ Complexity

Complexity

ของ Minimax Algorithm ขึ้นอยู่กับความลึกและจำนวนของโหนดในแต่ละระดับของต้นไม้เกม:

- ในเกมที่มีความลึก n และจำนวนทางเลือกต่อจุดที่ m เราจะมีสถานะทั้งหมดประมาณ \(O(m^n)\) ซึ่งทำให้การคำนวณค่อนข้างหนักหน่วงเมื่อความซับซ้อนของเกมเพิ่มมากขึ้น

 

ข้อดีข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี:

1. เชื่อถือได้: เนื่องจากมันพิจารณาสถานะทั้งหมดที่เป็นไปได้ มันสามารถหาแนวทางที่ถูกต้องที่สุดในเกมที่มีการตัดสินใจหลายมิติ 2. ชัดเจน: สร้างการตัดสินใจที่ละเอียดยิบย่อยในทุกสถานการณ์ ทำให้สามารถเข้าใจได้ง่าย

ข้อเสีย:

1. ซับซ้อน: ความซับซ้อนของอัลกอริธึมอาจทำให้ไม่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในเกมที่ซับซ้อน 2. ไม่มีประสิทธิภาพ: ในกรณีที่มีการแข่งขันในระดับสูง อาจทำให้เราต้องการอัลกอริธึมเพิ่มเติม เช่น Alpha-Beta Pruning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

 

สรุป

ในบทความนี้เราได้พูดถึง Minimax Algorithm ว่ามันคืออะไร ทำงานอย่างไร และเรายังได้เห็นตัวอย่างการนำไปใช้ในเกม Tic-Tac-Toe ถือเป็นอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพในการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอน แต่ในขณะเดียวกันก็ต้องรับมือกับความซับซ้อนของการคำนวณ

หากคุณสนใจในการศึกษาหรือพัฒนาเกมและต้องการที่จะเรียนรู้มากกว่านี้ ไม่อยากพลาดโอกาสดีๆ เช่นนี้แล้วล่ะก็! เรียนรู้การเขียนโปรแกรมที่ EPT กับหลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อให้คุณรู้จักกับอัลกอริธึมต่างๆ รวมถึง Minimax เพื่อเสริมสร้างทักษะและประสบการณ์ที่มีคุณค่าในโลกแห่งการพัฒนาโปรแกรมและเกมกันเถอะ!

 

 

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