L'algorithme Minimax aide à trouver le meilleur coup, en travaillant à rebours depuis la fin de la partie. À chaque étape, il suppose que le joueur A essaie de maximiser les chances de gagner de A, tandis qu'au tour suivant, le joueur B essaie de minimiser les chances de gagner de A (c'est-à-dire de maximiser les propres chances de gagner de B).
Pourquoi utilisons-nous l'algorithme minimax ?
Minimax est une sorte d'algorithme de retour en arrière qui est utilisé dans la prise de décision et la théorie des jeux pour trouver le coup optimal pour un joueur, en supposant que votre adversaire joue également de manière optimale. Il est largement utilisé dans les jeux au tour par tour à deux joueurs tels que Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, Chess, etc.
Quels sont les problèmes avec l'algorithme minimax ?
Le principal inconvénient de l'algorithme minimax est qu'il il devient très lent pour les jeux complexes comme les échecs, le go, etc. Ce type de jeux a un énorme facteur de ramification, et le joueur a beaucoup de choix à décider.
Comment fonctionne l'algorithme minimax pour les échecs ?
Ceci est fait en utilisant l'algorithme Minimax. Dans cet algorithme, l'arbre récursif de tous les mouvements possibles est exploré à une profondeur donnée, et la position est évaluée aux « feuilles » finales de l'arbre. … L'efficacité de l'algorithme minimax est fortement basée sur la profondeur de recherche que nous pouvons atteindre.
Pourquoi minimax est-il optimal ?
Résumé: En théorie, la stratégie optimale pour toutes sortes de jeux contre unadversaire intelligent est la stratégie Minimax. Minimax suppose un adversaire parfaitement rationnel, qui prend également des mesures optimales. Cependant, dans la pratique, la plupart des adversaires humains s'écartent de la rationalité.
