L'algoritmo Minimax aiuta a trovare la mossa migliore, lavorando a ritroso dalla fine del gioco. Ad ogni passo si presuppone che il giocatore A stia cercando di massimizzare le possibilità di vittoria di A, mentre nel turno successivo il giocatore B sta cercando di ridurre al minimo le possibilità di vincere di A (cioè, di massimizzare le possibilità di vincita di B).
Perché usiamo l'algoritmo minimax?
Minimax è una sorta di algoritmo di backtracking che viene utilizzato nel processo decisionale e nella teoria dei giochi per trovare la mossa ottimale per un giocatore, supponendo che anche il tuo avversario giochi in modo ottimale. È ampiamente utilizzato nei giochi a turni per due giocatori come Tris, Backgammon, Mancala, Chess, ecc.
Quali sono i problemi con l'algoritmo minimax?
Lo svantaggio principale dell'algoritmo minimax è che diventa molto lento per giochi complessi come scacchi, go, ecc. Questo tipo di giochi ha un enorme fattore di ramificazione e il giocatore ha molte scelte da decidere.
Come funziona l'algoritmo minimax per gli scacchi?
Questo viene fatto usando l'algoritmo Minimax. In questo algoritmo, l'albero ricorsivo di tutti i possibili spostamenti viene esplorato a una determinata profondità e la posizione viene valutata alle "foglie" finali dell'albero. … L'efficacia dell'algoritmo minimax è fortemente basata su la profondità di ricerca che possiamo raggiungere.
Perché minimax è ottimale?
Abstract: In teoria, la strategia ottimale per tutti i tipi di partite contro unavversario intelligente è la strategia Minimax. Minimax presuppone un avversario perfettamente razionale, che compie anche azioni ottimali. Tuttavia, in pratica, la maggior parte degli avversari umani si allontana dalla razionalità.
