Der Minimax-Algorithmus hilft, den besten Zug zu finden, indem er vom Ende des Spiels an rückwärts vorgeht. Bei jedem Schritt wird davon ausgegangen, dass Spieler A versucht, die Gewinnchancen von A zu maximieren, während Spieler B in der nächsten Runde versucht, die Gewinnchancen von A zu minimieren (d. h. die eigenen Gewinnchancen von B zu maximieren).
Warum verwenden wir den Minimax-Algorithmus?
Minimax ist eine Art Backtracking-Algorithmus, der in der Entscheidungsfindung und Spieltheorie verwendet wird, um den optimalen Zug für einen Spieler zu finden unter der Annahme, dass Ihr Gegner auch optimal spielt. Es wird häufig in rundenbasierten Spielen für zwei Spieler wie Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, Schach usw. verwendet.
Was sind die Probleme mit dem Minimax-Algorithmus?
Der Hauptnachteil des Minimax-Algorithmus ist, dass er bei komplexen Spielen wie Schach, Go usw. sehr langsam wird. Diese Art von Spielen hat einen enormen Verzweigungsfaktor und der Spieler hat viele Möglichkeiten, sich zu entscheiden.
Wie funktioniert der Minimax-Algorithmus beim Schach?
Dies geschieht mithilfe des Minimax-Algorithmus. Bei diesem Algorithmus wird der rekursive Baum aller möglichen Züge bis zu einer bestimmten Tiefe untersucht, und die Position wird an den abschließenden „Blättern“des Baums bewertet. … Die Effektivität des Minimax-Algorithmus basiert stark auf der Suchtiefe, die wir erreichen können.
Warum ist Minimax optimal?
Zusammenfassung: Theoretisch die optimale Strategie für alle Arten von Spielen gegen einintelligenter Gegner ist die Minimax-Strategie. Minimax geht von einem vollkommen rationalen Gegner aus, der auch optimal handelt. In der Praxis jedoch weichen die meisten menschlichen Gegner von der Rationalität ab.
