Algorytm Minimax pomaga znaleźć najlepszy ruch, pracując wstecz od końca gry. Na każdym kroku zakłada, że gracz A próbuje zmaksymalizować szanse na wygraną A, podczas gdy w następnej turze gracz B próbuje zminimalizować szanse na wygraną A (tj. maksymalizować szanse B na wygraną).
Dlaczego używamy algorytmu minimax?
Minimax to rodzaj algorytmu cofania, który jest używany w podejmowaniu decyzji i teorii gier w celu znalezienia optymalnego ruchu dla gracza, zakładając, że przeciwnik również gra optymalnie. Jest szeroko stosowany w grach turowych dla dwóch graczy, takich jak kółko i krzyżyk, tryktrak, Mancala, szachy itp.
Jakie są problemy z algorytmem minimax?
Główną wadą algorytmu minimax jest to, że robi się bardzo wolno w przypadku złożonych gier, takich jak szachy, go, itp.. Ten rodzaj gier ma ogromny czynnik rozgałęzienia, a gracz ma wiele możliwości wyboru.
Jak działa algorytm minimax w szachach?
Odbywa się to za pomocą algorytmu Minimax. W tym algorytmie rekurencyjne drzewo wszystkich możliwych ruchów jest eksplorowane do określonej głębokości, a pozycja jest oceniana na końcowych „liściach” drzewa. … Skuteczność algorytmu minimax jest w dużej mierze oparta na głębokości wyszukiwania, jaką możemy osiągnąć.
Dlaczego minimaks jest optymalny?
Streszczenie: Teoretycznie optymalna strategia dla wszystkich rodzajów gier przeciwkointeligentny przeciwnik to strategia Minimax. Minimax zakłada doskonale racjonalnego przeciwnika, który również podejmuje optymalne działania. Jednak w praktyce większość ludzkich przeciwników odchodzi od racjonalności.
