Я недавно записался на курс CS50 AI python, и один из проектов, который нужно сделать, - это реализовать минимаксный алгоритм для игры с тиктактой. Я искал помощи и искал stackoverflow, но не нашел ответа, который мог бы мне помочь. Часть Graphi c уже реализована, и все, что вам нужно сделать, это запрограммировать заданные функции шаблона, и я считаю, что я понял их правильно, за исключением части алгоритма, функции следующие:
import math
import copy
X = "X"
O = "O"
EMPTY = None
def initial_state():
"""
Returns starting state of the board.
"""
return [[EMPTY, EMPTY, EMPTY],
[EMPTY, EMPTY, EMPTY],
[EMPTY, EMPTY, EMPTY]]
def player(board):
"""
Returns player who has the next turn on a board.
"""
if board == initial_state():
return X
xcounter = 0
ocounter = 0
for row in board:
xcounter += row.count(X)
ocounter += row.count(O)
if xcounter == ocounter:
return X
else:
return O
def actions(board):
"""
Returns set of all possible actions (i, j) available on the board.
"""
possible_moves = []
for i in range(3):
for j in range(3):
if board[i][j] == EMPTY:
possible_moves.append([i, j])
return possible_moves
def result(board, action):
"""
Returns the board that results from making move (i, j) on the board.
"""
boardcopy = copy.deepcopy(board)
try:
if boardcopy[action[0]][action[1]] != EMPTY:
raise IndexError
else:
boardcopy[action[0]][action[1]] = player(boardcopy)
return boardcopy
except IndexError:
print('Spot already occupied')
def winner(board):
"""
Returns the winner of the game, if there is one.
"""
columns = []
# Checks rows
for row in board:
xcounter = row.count(X)
ocounter = row.count(O)
if xcounter == 3:
return X
if ocounter == 3:
return O
# Checks columns
for j in range(len(board)):
column = [row[j] for row in board]
columns.append(column)
for j in columns:
xcounter = j.count(X)
ocounter = j.count(O)
if xcounter == 3:
return X
if ocounter == 3:
return O
# Checks diagonals
if board[0][0] == O and board[1][1] == O and board[2][2] == O:
return O
if board[0][0] == X and board[1][1] == X and board[2][2] == X:
return X
if board[0][2] == O and board[1][1] == O and board[2][0] == O:
return O
if board[0][2] == X and board[1][1] == X and board[2][0] == X:
return X
# No winner/tie
return None
def terminal(board):
"""
Returns True if game is over, False otherwise.
"""
# Checks if board is full or if there is a winner
empty_counter = 0
for row in board:
empty_counter += row.count(EMPTY)
if empty_counter == 0:
return True
elif winner(board) is not None:
return True
else:
return False
def utility(board):
"""
Returns 1 if X has won the game, -1 if O has won, 0 otherwise.
"""
if winner(board) == X:
return 1
elif winner(board) == O:
return -1
else:
return 0
def minimax(board):
current_player = player(board)
if current_player == X:
v = -math.inf
for action in actions(board):
k = min_value(result(board, action)) #FIXED
if k > v:
v = k
best_move = action
else:
v = math.inf
for action in actions(board):
k = max_value(result(board, action)) #FIXED
if k < v:
v = k
best_move = action
return best_move
def max_value(board):
if terminal(board):
return utility(board)
v = -math.inf
for action in actions(board):
v = max(v, min_value(result(board, action)))
return v #FIXED
def min_value(board):
if terminal(board):
return utility(board)
v = math.inf
for action in actions(board):
v = min(v, max_value(result(board, action)))
return v #FIXED
Последняя часть - это то, где находится функция минимакса (доски), она должна брать текущее состояние доски и вычислять наилучший возможный ход в зависимости от того, является ли ИИ игроком «Х» или 'O' (это может быть любой из двух), игрок 'X' пытается максимизировать счет, а 'O' должен минимизировать его, используя функцию полезности (доска), которая возвращает 1 для X выигрыша, -1 для ' O 'победа или 0 для связи. Пока действия ИИ не являются оптимальными, и я могу легко выиграть, когда не должен, поскольку в лучшем сценарии все, что я должен получить, это ie, потому что ИИ должен рассчитывать каждое возможное движение в этой точке. Но я не знаю, что не так ...