L'algorisme Minimax ajuda a trobar el millor moviment, treballant cap enrere des del final del joc. A cada pas s'assumeix que el jugador A intenta maximitzar les possibilitats de guanyar A, mentre que al torn següent el jugador B intenta minimitzar les possibilitats de guanyar A (és a dir, maximitzar les possibilitats de guanyar de B).
Per què fem servir l'algoritme minimax?
Minimax és una mena d'algorisme de marxa enrere que s'utilitza en la presa de decisions i la teoria de jocs per trobar el moviment òptim per a un jugador, suposant que el teu oponent també juga de manera òptima. S'utilitza àmpliament en jocs per torns de dos jugadors, com ara Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, Escacs, etc.
Quins són els problemes amb l'algoritme minimax?
El principal inconvenient de l'algoritme minimax és que es torna molt lent per a jocs complexos com ara escacs, go, etc. Aquest tipus de jocs té un gran factor de ramificació i el jugador té moltes opcions per decidir.
Com funciona l'algoritme minimax per als escacs?
Això es fa mitjançant l'algoritme Minimax. En aquest algorisme, l'arbre recursiu de tots els moviments possibles s'explora fins a una profunditat determinada i la posició s'avalua a les "fulles" finals de l'arbre. … L'efectivitat de l'algoritme minimax es basa en gran mesura en la profunditat de cerca que podem aconseguir.
Per què és òptim minimax?
Resum: en teoria, l'estratègia òptima per a tot tipus de jocs contra unoponent intel·ligent és l'estratègia Minimax. Minimax assumeix un oponent perfectament racional, que també fa accions òptimes. Tanmateix, a la pràctica, la majoria dels oponents humans s'allunyen de la racionalitat.
