AI p4 tim kiem co doi thu

TÌM KIẾM CĨ ĐỐI THỦ ADVERSARIAL SEARCH TRỊ CHƠI (GAMES) • Games are competitive environments, in which agents’ goals are in conflict, giving rise to adversarial search problems • Typical AI assumptions Two agents whose actions alternate Utility values for each agent are the opposite of the other Fully observable environments Zero-sum games (result is draw, or a win and a lost) • Examples: chess, checkers, tic tac toe, … GAMES VS SEARCH PROBLEM • Search – no adversary • Solution: Method for finding game • Can find optimal solution • Evaluation function: estimate of cost from start to goal through given node • Games - adversary • Solution: strategy (specifies move for every possible opponent reply) • Optimality depends on opponent • Time limits force an approximate solution • Evaluation function: evaluate “goodness” of game position BÀI TỐN • Giả sử người chơi: người cầm quân Trắng, người cầm quân Đen • Mục tiêu: nghiên cứu chiến lược chọn nước cho Trắng (máy tính cầm qn Trắng) • Vấn đề: Trắng cần tìm dãy nước xen kẽ với nước Đen tạo thành đường từ trạng thái ban đầu tới trạng thái kết thúc thắng cho Trắng KHƠNG GIAN TRẠNG THÁI • Trạng thái: bố trí quân hai bên bàn cờ • Trạng thái ban đầu: xếp quân hai bên lúc bắt đầu chơi • Các trạng thái kết thúc: tình mà chơi dừng (xác định điều kiện dừng) • Tốn tử: nước hợp lệ • Hàm kết (utility function): ứng trạng thái kết thúc với giá trị • Ví dụ: =1 – thắng, = -1 – thua, = - hòa CÂY TRỊ CHƠI (GAME TREE) • Để thuận lợi, khơng gian trạng thái biểu diễn dạng trò chơi • Gốc: ứng với trạng thái ban đầu • Đỉnh ứng với trạng thái mà Trắng đưa nước gọi đỉnh Trắng • Đỉnh ứng với trạng thái mà Đen đưa nước gọi đỉnh Đen CÂY TRỊ CHƠI DODGEM • Qn đen tới ô trống bên phải, • Qn trắng tới trống bên trái, bên phải, • Quân đen cột ngồi bên phải ngồi bàn cờ • Quân trắng hàng khỏi bàn cờ • Ai đưa hai quân khỏi bàn cờ trước thắng, tạo tình mà đối phương không thắng Đen Trắng Đen Cây trò chơi Dodgem với Đen trước CHIẾN LƯỢC MINIMAX • Hai người chơi: • Trắng = MAX • Đen = MIN • Đi ngược từ trạng thái kết thúc • Gán giá trị cho trạng thái kết thúc giá trị hàm kết • Đi ngược từ lên • Nếu đỉnh Trắng (MAX) gán giá trị GTLN giá trị nút • Nếu đỉnh Đen (MIN) gán giá trị GTNN giá trị nút • Trắng (MAX): chọn nước nút có giá trị lớn CHIẾN LƯỢC MINIMAX Cho điểm vị trí Cho điểm cản • Cản trực tiếp: 40 điểm • Cản gián tiếp: 30 điểm Eval(u) = 75 Eval(v) = -5 Function MaxVal(u,h); Begin if h=0 u đỉnh kết thúc then MaxVal = eval(u) else MaxVal = max {MinVal(v,h-1)| v đỉnh u} End; Function MinVal(u,h); Begin if h=0 u đỉnh kết thúc then MinVal = eval(u) else MinVal = {MaxVal(v,h-1)| v đỉnh u} End; Procedure Minimax(u,v,h); Begin val = - ; for w đỉnh u if val