Каковы эффективные способы реализации уровней сложности для ИИ в Tic Tac Toe?
Я разрабатываю простое приложение Tic Tac Toe для Android, которое поддерживает 1 или 2 игроков. Я реализовал режим ИИ для одного игрока, который использует алгоритм минимакс для идеальной игры (победы или ничья). Я хочу, чтобы пользователь мог переключаться между легкими, средними и сложными трудностями. Какими способами я могу добиться этого?
Моей первой мыслью был случайный выбор между случайным ходом или идеальным ходом. Вероятность сделать идеальный ход будет 60% для среднего и 10% для легкого. Любые другие идеи или модификации?
Ответы 1
У вас есть несколько способов настроить силу, хотя уровень детализации не очень хорош для такой простой игры, как крестики-нолики.
- Ограничьте глубину поиска. Например: если ИИ смотрит только на 1-2 хода вперед, можно использовать стратегию, чтобы поймать его в ловушку в неизбежном проигрышном состоянии, в то время как более глубокое дерево может предсказывать достаточно хорошо, чтобы противостоять любой стратегии и всегда вызывать ничью.
- Ослабьте свою функцию оценки. Это немного сложно осмысленно сделать в крестики-нолики, но вы можете что-то придумать. Если ИИ что-то недооценивает или переоценивает, он будет играть хуже.
- Добавлять шум. Дайте вашей программе случайный шанс выбрать неоптимальный ход.
- Смещение неоптимальных решений. Например, уменьшите вероятность того, что ИИ сделает первый ход с угловой точки.
Вам нужно будет поэкспериментировать, чтобы выяснить, что кажется правильным.
Вариант 3 может быть интересным. По сути, вы можете назначить процент колеса рулетки на основе оптимального или субоптимального значения, а затем вращать колесо. Иногда выбирается неоптимальный ход, хотя обычно это не так, но иногда это может впоследствии привести к удивительному ходу!
Поскольку вы используете минимакс, как насчет уменьшения глубины алгоритма поиска?