Het Minimax-algoritme helpt bij het vinden van de beste zet, door vanaf het einde van het spel achteruit te werken. Bij elke stap wordt ervan uitgegaan dat speler A probeert de winkansen van A te maximaliseren, terwijl bij de volgende beurt speler B de kansen van A probeert te minimaliseren (d.w.z. om B's eigen winkansen te maximaliseren).
Waarom gebruiken we het minimax-algoritme?
Minimax is een soort backtracking-algoritme dat in de besluitvorming en speltheorie wordt gebruikt om de optimale zet voor een speler te vinden, ervan uitgaande dat je tegenstander ook optimaal speelt. Het wordt veel gebruikt in turn-based games voor twee spelers, zoals Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, Chess, enz.
Wat zijn de problemen met het minimax-algoritme?
Het belangrijkste nadeel van het minimax-algoritme is dat het erg traag wordt voor complexe spellen zoals schaken, go, enz.. Dit soort spellen heeft een enorme vertakkingsfactor en de speler heeft veel keuzes om te beslissen.
Hoe werkt het minimax-algoritme voor schaken?
Dit wordt gedaan met behulp van het Minimax-algoritme. In dit algoritme wordt de recursieve boom van alle mogelijke zetten tot een bepaalde diepte onderzocht en wordt de positie geëvalueerd aan het einde van de "bladeren" van de boom. … De effectiviteit van het minimax-algoritme is sterk gebaseerd op de zoekdiepte die we kunnen bereiken.
Waarom is minimax optimaal?
Abstract: in theorie is de optimale strategie voor alle soorten games tegen eenintelligente tegenstander is de Minimax-strategie. Minimax gaat uit van een perfect rationele tegenstander, die ook optimale acties onderneemt. In de praktijk gaan de meeste menselijke tegenstanders echter uit van rationaliteit.
