Minimax Algorithm สำหรับเกมที่ใช้การผลัดกันเล่น

 

 

บทนำ

ในโลกของการพัฒนาเกม ขั้นตอนการตัดสินใจในเกมที่ใช้การผลัดกันเล่นนั้นมักจะซับซ้อน โดยเฉพาะเมื่อผู้เล่นมีตัวเลือกที่หลากหลายและแต่ละตัวเลือกอาจส่งผลต่อการทำงานในรอบถัดไป ดังนั้นการหาวิธีที่ดีที่สุดในการเล่นจึงเป็นเรื่องสำคัญ ที่จริงแล้ว นี่คือที่มาของ Minimax Algorithm !

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการตัดสินใจที่ดีที่สุดในเกมที่มีการแย่งชิง โดยเฉพาะในเกมประเภทที่ใช้การผลัดกัน เช่น เกมหมากรุก, เกม Tic-Tac-Toe หรือแม้แต่เกมกระดานอื่น ๆ อัลกอริธึมนี้ทำงานโดยการจำลองความเป็นไปได้ในอนาคตและเลือกเส้นทางที่จะนำไปสู่ชัยชนะมากที่สุด ในส่วนที่สำคัญคือ มันจะต้องพิจารณาทั้งการเล่นของตัวเองและการเล่นของผู้เล่นฝ่ายตรงข้าม

การทำงานของ Minimax

หลักการทำงานของ Minimax คือการตรวจสอบแต่ละสถานะของเกม ซึ่งจะมีมูลค่าเปอร์เซ็นต์ความน่าจะเป็นที่จะชนะ จุดมุ่งหมายคือการเลือกการเคลื่อนไหวที่ทำให้ผู้เล่นมีคะแนนสูงสุด ในขณะเดียวกันก็จะป้องกันไม่ให้ผู้เล่นฝ่ายตรงข้ามได้คะแนนสูงสุดเช่นกัน ขั้นตอนคือ:

1. สร้างต้นไม้ของความเป็นไปได้ในอนาคต (Game Tree)

2. วิเคราะห์โมเมนตัมของเกมในแต่ละโหนด

3. เลือกระดับที่มีคะแนนสูงสุดสำหรับผู้เล่นและคะแนนต่ำสุดสำหรับผู้เล่นฝ่ายตรงข้าม

4. กลับไปยังโหนดที่สามารถทำให้ผู้เล่นชนะได้มากที่สุด

 

ตัวอย่าง Code ใน Groovy

นี่คือตัวอย่างของอัลกอริธึม Minimax ในภาษา Groovy โดยใช้เกม Tic-Tac-Toe เป็นตัวอย่าง

 class TicTacToe {
    static final char EMPTY = '-'
    static final char PLAYER_X = 'X'
    static final char PLAYER_O = 'O'

    char[][] board = [
        [EMPTY, EMPTY, EMPTY],
        [EMPTY, EMPTY, EMPTY],
        [EMPTY, EMPTY, EMPTY]
    ]

    def minimax(char[][] board, int depth, boolean isMaximizing) {
        def score = evaluateBoard(board)

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

        if (isMaximizing) {
            int best = -1000
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                for (int j = 0; j < 3; j++) {
                    if (board[i][j] == EMPTY) {
                        board[i][j] = PLAYER_X
                        best = Math.max(best, minimax(board, depth + 1, !isMaximizing))
                        board[i][j] = EMPTY
                    }
                }
            }
            return best
        } else {
            int best = 1000
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                for (int j = 0; j < 3; j++) {
                    if (board[i][j] == EMPTY) {
                        board[i][j] = PLAYER_O
                        best = Math.min(best, minimax(board, depth + 1, !isMaximizing))
                        board[i][j] = EMPTY
                    }
                }
            }
            return best
        }
    }

    boolean isMovesLeft(char[][] board) {
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                if (board[i][j] == EMPTY) return true
            }
        }
        return false
    }

    int evaluateBoard(char[][] board) {
        // Evaluate Rows, Columns, and Diagonals for win condition
        // ...
        return 0
    }
}

ในโค้ดนี้ โดยฟังก์ชัน `minimax` จะเป็นตัวหลักในการวิเคราะห์แต่ละสเตจของเกม โดยจะเลือกค่าให้ดีที่สุดสำหรับแต่ละผู้เล่น ณ จุดนั้น ๆ โดยพารามิเตอร์ `isMaximizing` จะบ่งบอกว่าผู้เล่นไหนกำลังเล่นอยู่

 

Use Case ในโลกจริง

Minimax Algorithm ยังสามารถนำมาใช้ในหลาย ๆ สถานการณ์ในชีวิตประจำวันอีกด้วย ดังนี้:

- การวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจ (Business Strategy Planning)

- การพัฒนา AI สำหรับเกม (Game AI Development)

- การวิเคราะห์การลงทุนในตลาดหุ้น

 

วิเคราะห์ Complexity

สำหรับ Minimax Algorithm นั้นต้องสร้างต้นไม้ความเป็นไปได้ของทุก การเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ในแต่ละรอบ โดยที่ความลึกของต้นไม้จะถูกกำหนดโดยจำนวนการเล่นที่สามารถเกิดขึ้นได้

เมื่อวิเคราะห์ความซับซ้อน เราจะได้:

- Worst Case: O(b^d) โดยที่ `b` คือจำนวนการเคลื่อนไหวของผู้เล่น (Branching factor) และ `d` คือความลึกของเกม (Depth) - Best Case: O(b)

 

ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี:

- ทำให้ AI สามารถคำนวณการเล่นที่ดีที่สุดในเกม

- ใช้งานง่ายในเกมที่มีรัฐที่ชัดเจน

- สามารถปรับปรุงได้ด้วยสูตรการเปลี่ยนแปลง เช่น การใช้ Alpha-Beta Pruning เพื่อลดการคำนวณ

ข้อเสีย:

- ความเร็วในการคำนวณอาจลดลงเมื่อจำนวนผลลัพธ์สูง

- ไม่เหมาะสมในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอนหรือปัจจัยภายนอกที่เข้ามาเกี่ยวข้องมากมาย

 

สรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้าง AI ในเกมที่ใช้การผลัดกันเล่น ให้คุณสามารถกำหนดวิธีการแข่งขันที่ดีที่สุดเมื่อมีการแย่งชิงทุกสิ่ง ส่วนการนำประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันที่หลากหลายก็เป็นสิ่งที่ควรคำนึงถึง ให้การตัดสินใจมีความสมเหตุสมผลและแม่นยำยิ่งขึ้น

ถ้าคุณสนใจในโลกของการเขียนโค้ดและต้องการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ Minimax Algorithm หรือศาสตร์การเขียนโปรแกรมอื่น ๆ อย่าลืมมาเรียนกับเราได้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) ที่เราพร้อมที่จะสอนคุณในทุกรูปแบบ!

 

 

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