誰でも勝てる三目並べAIで遊ぼう
はじめに
先に，Canvas を用いた三目並べの作成について報告した1。このとき，cpu が選択する一手は，乱数を用いる方法であった。これは簡単な方法であるだけに，試行してみると，非常に弱いことが分かる。三目並べ AI を強くする方法として，ミニマックス法が知られている2 3 4。参考記事2 を参照しながら，Python をJavaScript に書き直すことによって，Canvas を用いた三目並べのプログラムに組み込んだ5。
ゲームの面白さは，勝ったときに，より強く感じられる。そこで，初心者でも勝てるような三目並べ AI の開発を考えた。その結果，誰でも勝てる三目並べAIが完成した6。やってみると判るように，誰でも勝てるだけでなく，負けようとしても勝ってしまう。引き分けに持ち込もうとしても，勝ってしまう。なぜ，そうなるのか，考えてみるのも面白いだろう。プログラム（最弱ミニマックス法）も置いてあるので，見ていただきたい7。
ミニマックス法の実装
JavaScript に書き直したミニマックス法の実装部分を，下記に示す。
function minimax(depth) {
// ミニマックス法で探索して，着手を返す
if (state != GAME) { return evaluate(depth);}
var best_value = 0;
var value = 0;
if (my_turn) { value = 10000;}
else { value = -10000;}
for (var i = 0; i < 9; i++) {
if (board[i] == 0) {
put_value(i);
var child_value = minimax(depth+1);
if (my_turn) {
if (child_value > value) {
value = child_value;
best_value = i;
}
}
else {
if (child_value < value) {
value = child_value;
best_value = i;
}
}
undo_value(i);
}
}
if (depth == 0) { return best_value;}
else { return value;}
}
最弱ミニマックス法の実装
誰でも勝てる三目並べAI（最弱ミニマックス法）の実装部分を，下記に示す。
function minimaxmin(depth) {
// ミニマックスミニ法で探索して，着手を返す
if (state != GAME) { return evaluate(depth);}
var best_value = 0;
var value = 0;
if (my_turn) { value = -10000;}
else { value = 10000;}
for (var i = 0; i < 9; i++) {
if (board[i] == 0) {
put_value(i);
var child_value = minimaxmin(depth+1);
if (my_turn) {
if (child_value < value) {
value = child_value;
best_value = i;
}
}
else {
if (child_value > value) {
value = child_value;
best_value = i;
}
}
undo_value(i);
}
}
if (depth == 0) { return best_value;}
else { return value;}
}
おわりに
Canvas を用いた三目並べのプログラムに，ミニマックス法を組み込んだ。また，この最強ミニマックス法のアルゴリズムを逆にすることによって，誰でも勝てる三目並べAI（最弱ミニマックス法）のプログラムを作成した。ゲームの初心者に，興味を持ってもらうのに役立つと思われる。
Author And Source
この問題について(誰でも勝てる三目並べAIで遊ぼう), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/Sakurai_San/items/c99ee5cf84bc05bf1431著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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