slike thuyết trình báo cáo môn trí tuê nhân tạo áp dụng thuật toán alpha-beta cắt tỉa trong chương trình cờ vua

+ 2 đối thủ luân phiên đi, 1 đối thủ Min sẽ đi các nước nhằm cực tiểu hóa giá trị của mình, đối thủ kia Max sẽ đi các nước nhằm cực đại hóa giá trị của mình... Alpha-beta cắt tỉa- MiniMa

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

Trí tuệ nhân tạo

Xây dựng game cờ vua

5 Đào Văn Khang MSSV: 20101694

6 Đoàn Đại Nghĩa MSSV: 20101932

Game Cờ Vua

Thiết kế chương trình – Biểu đồ Usecase

Cấu trúc chương trình

 Dữ liệu

 Giải thuật

Dữ liệu

+ Quân cờ: Vị trí (Coord), Trắng / Đen,

Loại (Tốt, Xe, …),các giá trị phục vụ cho hàm lượng giá

+ Slot (Ô bàn cờ): Quân cờ và vị trí

+ Bàn cờ: Quân cờ[], Slot[][], Bảng bít

(Bảng 8 * 8 các giá trị bit (0 / 1) cho biết slot có thể ăn (di chuyển tới) hay không)

Giải thuật

 Minimax

 Alpha – Beta cắt tỉa

+ Thuật toán được áp dụng trong các trò chơi đối kháng.

+ 2 đối thủ luân phiên đi, 1 đối thủ (Min) sẽ đi các nước nhằm cực tiểu hóa giá trị của mình, đối thủ kia (Max) sẽ đi các nước nhằm cực đại hóa giá trị của mình

Alpha-beta cắt tỉa

- MiniMax: Sẽ phải duyệt qua tất cả các bàn cờ có thể

sinh ra  Bất khả thi.

- Alpha- Beta cắt tỉa là mở rộng của Minimax

- Ý tưởng của tìm kiếm Alpha-Beta cắt tỉa :

đối với giá trị đã có thì không cần xét tới nhánh tìm kiếm đó nữa

 + Việc loại bỏ một nhánh tìm kiếm tồi sẽ không

ảnh hưởng tới kết quả cuối cùng của việc tìm kiếm

Ví dụ Alpha – Beta cắt tỉa

•  Nhóm sẽ xây dựng 3 yếu tố  3 chiến lược

định giá hàm lượng giá khác nhau

Chiến lược 1: Định lượng giá trị cho quân cờ

• Mỗi một quân cở trên bàn cờ sẽ có một giá trị khác nhau, phụ

thuộc mức độ quan trọng của quân đó trên bàn cờ

• 2 bên sẽ có giá trị quân cờ đối ngược nhau:

- Bên trắng sẽ mang giá trị quân cờ dương

- Bên đen sẽ mang gia trị quân cờ âm

• Việc định trị của bàn cờ sẽ là tổng của tất cả giá trị các quân cờ còn tồn tại trên bàn cờ

• Mục đích của chiến lược:

- Giúp máy có xu hướng ăn quân địch hoặc đổi quân có giá trị lớn hơn nhằm tạo ưu thế hơn

- Giúp máy phong thủ, chạy quân khi bị nguy hiểm

Chiến lược 1: Định lượng giá trị cho quân cờ

= -100  Quân đen đang chiếm ưu thế hơn.

Chiến lược 2: Định lượng mức độ quản lý bàn cờ

• Ta sẽ đưa vào giá trị cho các nước đi có thể của quân cờ nhằm

“khuyến khích” quân cờ đi vào vị trí có khả năng quản lý càng

Chiến lược 2: Định lượng mức độ quản lý bàn cờ

Ví dụ:

1 trạng thái bàn cờ.

Giá trị hàm lượng giá

Evaluation =

∑ Giá trị quân trắng + ∑ Giá trị quân đen +

∑ Số nước đi có thể * Hệ số trên mỗi

bước đi của quân trắng +

∑ Số nước đi có thể * Hệ số trên mỗi

bước đi của quân đen

Chiến lược 3: Chống đi vào vùng nguy hiểm

• Vấn đề chiến lược quản lý bàn cờ: Quân cờ sẽ đi vào vùng có thể quản lý bàn cờ tốt hơn bất chấp nước đó dẫn đến việc bị bắt

• Giải quyết: Kiểm tra trạng thái của nước đi, nếu nước đi đó dẫn đến việc bị ăn thì sẽ cộng thêm một lượng điểm trái dấu tương ứng với nó

Chiến lược 3: Chống đi vào vùng nguy hiểm

Ví dụ:

1 trạng thái bàn cờ

Giá trị hàm lượng giá

Evaluation =

∑ Giá trị quân trắng + ∑ Giá trị quân đen +

∑ Số nước đi có thể * Hệ số trên mỗi

bước đi của quân trắng +

∑ Số nước đi có thể * Hệ số trên mỗi

bước đi của quân đen +

∑ Điểm trừ cho quân trắng +

∑ Điểm trừ cho quân đen

Kết quả đạt được

• Bảng so sánh các giá trị

Minimax và Alpha - Beta cắt tỉa

• Mô phỏng thành công trò chơi,

máy có AI khá thông minh

Hướng phát triển

AI thông minh hơn Giải quyết một vài trường hợp: Phong hậu,

…

Demo chương trình!