รู้จัก Minimax Algorithm ในเกมส์เทิร์นเบสด้วยภาษา Ruby

 

ในโลกแห่งการพัฒนาเกมที่น่าตื่นเต้น การตัดสินใจในแต่ละเทิร์นเป็นสิ่งที่สำคัญมาก โดยเฉพาะในเกมที่ต้องใช้การแข่งขันกับคู่แข่ง เช่น เกมกระดานหรือเกมการ์ดต่างๆ วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ Minimax Algorithm ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่ช่วยให้ผู้เล่นสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยในการวางแผนเพื่อความชนะที่ดีที่สุด

 

Minimax Algorithm คืออะไร?

Minimax Algorithm เป็นเทคนิคในการตัดสินใจในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความการแข่งขัน ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้ในเกมสองคน สถานการณ์พวกนี้สัมพันธ์กับการวางแผนขั้นตอนการเล่น โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุดสำหรับฝ่ายเรา ในขณะที่ลดผลกำไรสำหรับฝ่ายตรงข้ามให้ต่ำที่สุด

อัลกอริธึมนี้ทำงานโดยสร้างต้นไม้การตัดสินใจ (Decision Tree) โดยที่เศรษฐกิจ (Utility) ของผู้เล่นแต่ละคนในแต่ละสถานการณ์จะถูกประเมิน เมื่อถึงระดับที่ลึกพอ อัลกอริธึมจะเลือกเฉพาะเส้นทางที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยคำนึงถึงการตอบสนองที่ดีที่สุดจากคู่แข่ง

 

การทำงานของ Minimax Algorithm

การทำงานของ Minimax มักจะถูกแบ่งออกเป็นสองช่วงคือ:

1. Maximizing Player (ผู้เล่นที่ต้องการเอาชนะ): ผู้เล่นจะพยายามเลือกตัวเลือกที่จะให้ผลลัพธ์ที่สูงที่สุด 2. Minimizing Player (ผู้เล่นที่ต้องการทำให้ผลลัพธ์ของผู้เล่นฝ่ายตรงข้ามต่ำที่สุด): ผู้เล่นจะเลือกตัวเลือกที่จะทำให้ผลลัพธ์ของฝ่ายตรงข้ามต่ำที่สุด

ดังนั้น Minimax จึงทำงานเป็นลักษณะของการตัดสินใจที่คู่ขนานกันและผู้เล่นจะพยายามพัฒนาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากการตัดสินใจที่เป็นไปได้

 

Use Case ในโลกจริง

Minimax Algorithm ถูกใช้ในเกมที่มีเทิร์น เช่น

- เกมหมากรุก

- เกมโอเอซิส (Othello)

- เกมตาราง (Tic-tac-toe)

ตัวอย่างโค้ดในภาษา Ruby

มาดูตัวอย่างโค้ดง่าย ๆ ของ Minimax Algorithm สำหรับเกม Tic-tac-toe ด้วยภาษา Ruby:

 class TicTacToe
  EMPTY = " "
  PLAYER_X = "X"
  PLAYER_O = "O"

  def initialize
    @board = Array.new(3) { Array.new(3, EMPTY) }
  end

  def minimax(depth, is_maximizing)
    score = evaluate_board

    return score if score != 0 # return score if terminal state

    if is_maximizing
      best_score = -Float::INFINITY
      (0..2).each do |i|
        (0..2).each do |j|
          if @board[i][j] == EMPTY
            @board[i][j] = PLAYER_X
            score = minimax(depth + 1, false)
            @board[i][j] = EMPTY
            best_score = [best_score, score].max
          end
        end
      end
      return best_score
    else
      best_score = Float::INFINITY
      (0..2).each do |i|
        (0..2).each do |j|
          if @board[i][j] == EMPTY
            @board[i][j] = PLAYER_O
            score = minimax(depth + 1, true)
            @board[i][j] = EMPTY
            best_score = [best_score, score].min
          end
        end
      end
      return best_score
    end
  end

  def evaluate_board
    # Evaluate and return the score based on the current board state
    # (for simplicity, this is left undefined)
  end
end

ในโค้ดข้างต้น เราสร้างคลาส `TicTacToe` ที่มีเมธอด `minimax` ซึ่งจะใช้สำหรับการเพิ่มระดับของการตัดสินใจตามที่ผู้เล่นคำนึงถึง เราต้องกลับค่าที่เหมาะสมเมื่อถึงสถานะที่สิ้นสุดแล้ว

 

การวิเคราะห์ Complexity

Complexity ของ Minimax Algorithm คำนวณได้ว่าเป็น **O(b^d)** โดยที่ **b** คือจำนวน branching (จำนวนการเลือกแต่ละ node) และ **d** คือความลึกของต้นไม้การตัดสินใจ (depth) หากลงลึกมากขึ้นจะทำให้การคำนวณช้าลง โดยในช่วงของเกมที่มีขอบเขตกว้าง จะมีปัญหาความซับซ้อนในเวลามากยิ่งขึ้น

 

ข้อดีและข้อเสียของ Minimax Algorithm

ข้อดี

- ง่ายต่อการเข้าใจ: Minimax มีขั้นตอนชัดเจนและเข้าใจง่าย - ผลลัพธ์ที่ง่ายต่อการคำนวณ: ช่วยให้สามารถประเมินสถานะต่าง ๆ ของเกมได้

ข้อเสีย

- ความซับซ้อนของเวลา: การคำนวณในระดับที่สูงอาจใช้เวลาไม่น้อย - ต้องการพื้นที่มาก: ต้องการหน่วยความจำมากสำหรับการสร้างต้นไม้การตัดสินใจที่ลึก

 

สรุป

Minimax Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการตัดสินใจในเกมการแข่งขัน ทั้งในด้านการพัฒนาและการศึกษาด้านความคิดเชิงกลยุทธ์ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและการพัฒนาเกมให้ละเอียดและชำนาญมากขึ้น ทำไมไม่มาลงเรียนที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ล่ะ? ที่ EPT เรามีหลักสูตรที่ปรับปรุงสำหรับการเรียนรู้ที่ให้คุณสามารถนำความรู้ไปใช้ได้จริงในโลกของการพัฒนาโปรแกรมโดยเฉพาะในช่วงเวลาเทิร์นเบส!

ขอบคุณที่ติดตามอ่าน หากคุณอยากได้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนการสอน สามารถเข้ามาที่ EPT ได้เลย!

 

 

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