Minimax-algoritmen hjelper med å finne det beste trekket ved å jobbe bakover fra slutten av spillet. Ved hvert trinn antar den at spiller A prøver å maksimere sjansene for A å vinne, mens spiller B i neste omgang prøver å minimere sjansene for A å vinne (dvs. å maksimere Bs egne vinnersjanser).
Hvorfor bruker vi minimax-algoritme?
Minimax er en slags backtracking-algoritme som brukes i beslutningstaking og spilteori for å finne det optimale trekket for en spiller, forutsatt at motstanderen din også spiller optim alt. Det er mye brukt i turbaserte tospillerspill som Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, sjakk osv.
Hva er problemene med minimax-algoritmen?
Den største ulempen med minimax-algoritmen er at det blir veldig tregt for komplekse spill som sjakk, go osv.. Denne typen spill har en enorm forgreningsfaktor, og spilleren har mange valg å bestemme seg for.
Hvordan fungerer minimax-algoritmen for sjakk?
Dette gjøres ved å bruke Minimax-algoritmen. I denne algoritmen utforskes det rekursive treet for alle mulige bevegelser til en gitt dybde, og posisjonen blir evaluert ved slutten av "bladene" av treet. … Effektiviteten til minimax-algoritmen er sterkt basert på søkedybden vi kan oppnå.
Hvorfor er minimax optimal?
Abstract: I teorien er optimal strategi for alle typer spill mot enintelligent motstander er Minimax-strategien. Minimax antar en perfekt rasjonell motstander, som også tar optimale handlinger. Men i praksis avviker de fleste menneskelige motstandere fra rasjonalitet.
