Um Jogo da Velha desenvolvido em Python utilizando o algoritmo Minimax.

Utilizado como parte da avaliação para a disciplina MAC0425 - Inteligência Artificial (1.º semestre de 2021)

Ministrada pelo Professor Dr. Flavio Soares Correa da Silva do IME-USP (Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo)

Acesse e teste este código em:

https://replit.com/@kevinkirsten/python-tictactoe-with-minimax

Certifique-se de ter o Python 3 instalado.

Clone o projeto.

  git clone https://github.com/kevinkirsten/python-tictactoe-with-minimax

Vá até o diretório do projeto.

  cd python-tictactoe-with-minimax

Rode o arquivo em seu computador.

Com o desenvolvimento deste jogo da velha, entendi o funcionamento do algoritmo Minimax em relação a sua funcionalidade para maximizar os ganhos mínimos, e minimizar as perdas máximas de uma partida.

• É um algoritmo recursivo usado para a tomada de decisões em teoria dos jogos. Ele fornece o melhor movimento para o jogador assumindo que o oponente também está jogando da maneira mais otimizada possível.
• O algoritmo utiliza a Recursão e Busca em Profundidade para procurar através de uma árvore com as possíveis jogadas de ambos os jogadores.
• É amplamente utilizado em jogos de turno com dois jogadores tais como o Xadrez, Damas, Go/Weiqi/Baduk e entre outros.

• Temos dois jogadores, um denominado MAX e outro MIN, ambos são oponentes um do outro.
• Tomamos um determinado estado inicial do tabuleiro.
• É então executado um algoritmo de Busca em Profundidade (DFS) para a exploração de toda a árvore de possibilidades do jogo.
• Para cada jogada da árvore de possibilidades é dada uma pontuação:
  • Quando o jogador MAX ganha, a jogada ganha um score = +1.
  • Quando o jogador MAX perde, a jogada ganha um score = -1.
  • Quando acontece um empate, a jogada ganha um score = 0.
• Em seguida, para a respectiva jogada de cada jogador:
  • O jogador MAX selecionará o valor maximizado.
  • O jogador MIN selecionará o valor minimizado.
• O algoritmo minimax segue todo o caminho até o nó inicial da árvore que é o tabuleiro inicial e, em seguida, retrocede a árvore conforme a recursão.

• Complexidade de tempo: uma vez que executamos uma busca em profundidade (DFS) para a árvore do jogo, a complexidade é O(b^m).
• Complexidade do espaço: é O(bm).
• Em ambos os casos, b é o fator de ramificação da árvore do jogo, ou seja, os movimentos possíveis para cada jogada e m é a profundidade máxima da árvore.

Adicionalmente, o Minimax parte de uma Busca em Profundidade, para jogos mais complexos como o Xadrez, é comum definirmos uma profundidade máxima para a árvore de possibilidades do jogo.

Muitos jogos utilizam esta técnica para a escolha da dificuldade, apenas variando este parâmetro.

Se você tiver algum feedback, entre em contato comigo pelo email kevinkirstenlucas@gmail.com.

MIT