Algoritmul Minimax ajută la găsirea celei mai bune mișcări, lucrând înapoi de la sfârșitul jocului. La fiecare pas, se presupune că jucătorul A încearcă să maximizeze șansele ca A să câștige, în timp ce la rândul următor jucătorul B încearcă să minimizeze șansele ca A să câștige (adică să maximizeze șansele lui B de a câștiga).
De ce folosim algoritmul minimax?
Minimax este un fel de algoritm de backtracking care este folosit în luarea deciziilor și teoria jocului pentru a găsi mișcarea optimă pentru un jucător, presupunând că și adversarul tău joacă optim. Este utilizat pe scară largă în jocurile pe rând pentru doi jucători, cum ar fi Tic-Tac-Toe, Table, Mancala, Șah etc.
Care sunt problemele cu algoritmul minimax?
Principalul dezavantaj al algoritmului minimax este că devine foarte lent pentru jocurile complexe precum șah, go, etc. Acest tip de jocuri are un factor de ramificare uriaș, iar jucătorul are multe opțiuni de decis.
Cum funcționează algoritmul minimax pentru șah?
Acest lucru se face folosind algoritmul Minimax. În acest algoritm, arborele recursiv al tuturor mișcărilor posibile este explorat la o anumită adâncime, iar poziția este evaluată la sfârșitul „frunzelor” arborelui. … Eficacitatea algoritmului minimax se bazează în mare măsură pe profunzimea de căutare pe care o putem atinge.
De ce este minimax optim?
Rezumat: În teorie, strategia optimă pentru toate tipurile de jocuri împotriva unuiadversar inteligent este strategia Minimax. Minimax presupune un adversar perfect rațional, care întreprinde și acțiuni optime. Cu toate acestea, în practică, majoritatea adversarilor umani se îndepărtează de la raționalitate.
