CHƯƠNG 3: PHÁT TRIỂN VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
1.2. Kiểm thử, đánh giá hệ thống
Hệ thống cờ vua sử dụng thuật toán Minimax kết hợp Alpha-Beta Pruning để đưa ra nước đi tối ưu và đảm bảo hiệu quả trong việc xử lý trò chơi.
Minimax kết hợp Alpha-Beta Pruning:
- Khả năng tìm kiếm nước đi tốt nhất: Thuật toán Minimax đảm bảo nước đi được chọn tối ưu dựa trên việc phân tích toàn bộ cây trạng thái của bàn
cờ. Alpha-Beta Pruning giúp giảm số lượng nhánh cần duyệt, tiết kiệm thời gian tính toán mà không ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.
- Độ sâu tìm kiếm: Thuật toán có thể đạt được độ sâu tối đa từ 3 đến 6 lớp tùy thuộc vào độ phức tạp của bàn cờ và cấu hình phần cứng. Điều này đủ để đưa ra nước đi hợp lý trong các giai đoạn quan trọng của trò chơi.
Tìm kiếm sâu dần (Iterative Deepening Search):
- Ưu điểm trong thời gian giới hạn: Kỹ thuật tìm kiếm sâu dần cho phép thuật toán cung cấp nước đi tối ưu tại mỗi mức độ sâu, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định ngay cả khi bị giới hạn thời gian.
- Tương thích với tình huống thực tế: Ở những bàn cờ có nhiều nước đi phức tạp, thuật toán có thể ưu tiên tìm kiếm các nước đi cơ bản ở mức độ nông hơn trước khi mở rộng đến độ sâu cao hơn.
Độ chính xác trong xử lý tình huống:
- Kiểm tra nước đi hợp lệ: Thuật toán đảm bảo không thực hiện nước đi khiến vua bị chiếu hoặc các nước đi không hợp lệ khác.
- Xử lý tình huống đặc biệt: Các trạng thái như chiếu tướng, chiếu bí, và hòa được phát hiện chính xác, giúp trò chơi diễn ra đúng quy tắc.
Thử nghiệm hiệu năng:
- Thời gian xử lý trung bình: Trong các tình huống nước đi phức tạp, thời gian xử lý trung bình là 1-2 giây, đáp ứng yêu cầu đối với trò chơi cờ vua tiêu chuẩn.
- Khả năng thích nghi: Hệ thống duy trì hiệu suất ổn định trong các giai đoạn khác nhau của trò chơi, từ khai cuộc, trung cuộc, đến tàn cuộc.
1.2.2. Hạn chế và hướng phát triển
Hạn chế:
- Giới hạn độ sâu tìm kiếm:
+ Mặc dù thuật toán Alpha-Beta Pruning cải thiện hiệu suất, độ sâu tìm kiếm vẫn bị hạn chế ở các tình huống bàn cờ phức tạp, đặc biệt khi đối thủ đưa ra nhiều nước đi có khả năng phản công.
+ Điều này có thể khiến hệ thống không phát hiện được các chiến lược sâu xa hoặc nước đi dẫn đến lợi thế lớn hơn trong dài hạn.
- Hiệu năng trên thiết bị cấu hình thấp:
+ Trên các thiết bị có cấu hình phần cứng hạn chế, thời gian xử lý có thể kéo dài hơn, gây ảnh hưởng đến trải nghiệm người chơi.
- Hạn chế về chiến lược khai cuộc:
+ Hệ thống không tích hợp cơ sở dữ liệu khai cuộc (Opening Book), dẫn đến việc lựa chọn nước đi ở giai đoạn đầu trò chơi không tối ưu so với những đối thủ mạnh.
- Chưa hỗ trợ học từ ván đấu:
+ Hệ thống chưa có khả năng học từ các ván đấu trước đó, dẫn đến việc không thể cải thiện chiến lược theo thời gian hoặc phân tích sâu các sai lầm trong trò chơi.
Hướng phát triển:
- Nâng cấp thuật toán:
+ Sử dụng các phương pháp hiện đại như học sâu (Deep Learning) để cải thiện khả năng đánh giá trạng thái bàn cờ và dự đoán nước đi tốt hơn.
+ Tích hợp thêm cơ sở dữ liệu khai cuộc (Opening Book) và tàn cuộc (Endgame Tablebase) để nâng cao hiệu suất trong giai đoạn đầu và cuối của trò chơi.
- Phát triển khả năng học tập:
+ Tích hợp thuật toán Reinforcement Learning để hệ thống có thể học hỏi từ các ván đấu đã chơi, cải thiện khả năng thích nghi với chiến thuật của đối thủ.
Tổng kết chương 3
Chương 3 đã trình bày toàn diện các bước phát triển hệ thống cờ vua, từ thiết kế giao diện bàn cờ, xử lý logic trò chơi, đến việc tích hợp các thuật toán tìm kiếm mạnh mẽ như Minimax và Alpha-Beta Pruning. Qua kiểm thử và đánh giá, hệ thống đã chứng minh được khả năng xử lý nước đi hợp lệ, phát hiện các tình huống đặc biệt như chiếu tướng, chiếu bí, và hòa, đồng thời đảm bảo hiệu suất tốt với thời gian phản hồi trung bình chỉ 1-2 giây. Tuy nhiên, một số hạn chế như giới hạn độ sâu tìm kiếm và khả năng thích nghi còn cần được khắc phục.
Những hướng phát triển được đề xuất, bao gồm tích hợp học sâu và cơ sở dữ liệu khai cuộc, hứa hẹn mang lại những cải tiến đáng kể cho hệ thống. Đây là bước đệm quan trọng để mở rộng ứng dụng AI trong lĩnh vực trò chơi và các bài toán phức tạp hơn trong tương lai.