Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz - Goethe ...

2.4 Suche in Spielbäumen
Algorithmus MinMax-Suche
Datenstrukturen: Nachfolgerfunktion, Wert(Zustand) für Endsituationen, Datenstruktur
für Spielzustand, Spieler
Funktion Minmax(Zustand,Spieler):
NF := alle Nachfolgezustände zu (Zustand,Spieler);
if NF = ∅ then return Wert(Zustand) else
if Spieler == Maximierer then
return max{Minmax(Z, Spieler) | Z ∈ NF }
else // Spieler ist Minimierer
return min{Minmax(Z, Spieler) | Z ∈ NF }
endif
endif
Wobei Spieler der jeweils anderen Spieler bedeuten soll.
In einer echten Implementierung, sollte man zusätzlich den gegangenen Weg speichern,
damit der nächste optimale Zug ebenfalls als Ausgabe zur Verfügung steht.
Im Spielbaum entspricht die MinMax-Suche gerade dem Verfahren:
• Bewerte alle Blätter
• Berechne den Wert der anderen Knoten Stufenweise von unten nach oben, wobei
über die Werte der Kinder maximiert bzw. minimiert wird, je nachdem welcher
Spieler am Zug ist.
Beachte, dass die Implementierung des MinMax-Algorithmus jedoch als Tiefensuche erfolgen
kann, und daher die Ebenenweise Bewertung (Minimierung / Maximierung) nach
und nach vornimmt.
Wir betrachten erneut das TicTacToe-Beispiel und markieren alle Knoten entsprechend:
M. Schmidt-Schauß & D. Sabel, Skript KI, WS 2012/13 55 Stand: 19. Oktober 2012