slike thuyết trình game ô ăn quan sử dụng ngôn ngữ java

Báo cáo trí tuệ nhân tạo
Đề tài: Trò chơi Ô ăn quan
Nhóm sinh viên thực hiện:
Lê Trọng Quân
Nguyễn Văn Phú
Lê Thanh Tùng
Phạm Đăng Đô
Nguyễn Ngọc Quang
Phạm Minh Nhật
Giảng viên : ThS. Phạm Văn Hải
Nội dung trình bày

Giới thiệu bài toán

Công nghệ sử dụng

Chiến lược tìm kiếm

Kỹ thuật lượng giá

Hướng tìm kiếm và phát triển

Tài liệu tham khảo
Giới thiệu bài toán

“Ô ăn quan” là một trò chơi dân gian Việt Nam.
Game có thể chơi 2 người, 3 người, hay 4 người.
Đề tài thực hiện game 2 người chơi.

Bàn chơi thành 2 bên, mỗi bên nắm giữ 5 ô, mỗi ô
5 sỏi và được phép rải sỏi trên 5 ô này theo 1 trong

2 hướng. Có 2 quan ở 2 đầu không có sỏi

Hình ảnh trò chơi
Công nghệ sử dụng
•
Ngôn ngữ lập trình: java
•
IDE: eclipse
•
Xây dựng cây trò chơi Minimax sử dụng
giải thuật cắt tỉa Alpha - Beta
Chiến lược tìm kiếm

Cây trò chơi.
Trong quá trình chơi trạng thái của bàn chơi
thay đổi liên tục bởi một nước đi của một
trong hai đối thủ. Ta có thể biểu diễn các
trạng thái này dưới dạng cây tìm kiếm(cây
trò chơi). Mỗi trạng thái là một nút của cây.
Mỗi lá là giá trị của hàm tiện ích
Chiến lược tìm kiếm
Chiến lược Minimax
o
Được xác định bằng giá trị Minimax tại mỗi
nút trong cây biểu diễn trò chơi
o
Max chọn nước đi ứng với giá trị Minimax
cực đại
o
Min chọn nước đi ứng với giá trị Minimax

cực tiểu
Chiến lược tìm kiếm
Quy tắc truyền giá trị.
1. Nếu lượt đi node cha là max thì các node
con có lượt đi là min. Giá trị của node cha
là max của các giá trị node con
2. Nếu lượt đi node cha là min thì các node
con có lượt đi là max. Giá trị của node cha
là min của các giá trị node con

Ví dụ cây trò chơi sử dụng chiến lược Minimax
Chiến lược tìm kiếm
Trong cây trò chơi trên thì:

Các nút lá được gán các giá trị heuristic

Giá trị các nút trong xác định nhờ chiến
lược Minimax
Chiến lược tìm kiếm
Phương pháp cắt tỉa α –β
1. Tìm kiếm theo kiểu DFS
2. Nút max có một giá trị α (luôn tăng)
3. Nút min có một giá trị β (luôn giảm)
Tìm kiếm có thể kết thúc nếu:
.
Nút min nào có giá trị β≤ α của bất kỳ nút cha max
nào.
.
Nút max nào có giá trị α≥ β của bất kỳ nút cha min
nào.

Chiến lược tìm kiếm
Cắt tỉa α
Max S= α
Min A= α Z
α-Cắt
=z ≤α

Chiến lược tìm kiếm
Cắt tỉa β.
Min S= β

Max A=β Z
β-cắt
=z ≥ β
Kỹ thuật lượng giá

Hàm lượng giá sẽ xác định như sau:

Utility(n) = Eval-Max(n) – Eval-Min(n).

Trong đó:

Utility(n) là giá trị hàm tiện ích trả về với lựa chọn n,
độ sâu tìm kiếm m.

Eval-Max(n): số sỏi thu được của MAX sau m bước

Eval-Min(n): số sỏi thu được của MIN sau m bước
Kỹ thuật lượng giá


Cụ thể hàm lượng giá tính như sau:

Số sỏi ăn được của MAX sau mỗi lượt đi được đưa vào
Eval-Max(n).

Số sỏi ăn được của MIN sau mỗi lượt đi của MIN được
đưa vào Eval-Min(n).

Sau khi kết thúc m nước đi, tính giá trị Utility(n) của
lựa chọn n là hiệu số giá trị Eval-Max(n) và Eval-Min(n).
Hướng cải tiến và phát triển

Xây dựng trò chơi đa dạng về luật chơi hơn, phù
hợp với từng vùng miền.

Cải tiến hàm lượng giá giúp nâng cao sự thông
minh của máy
Tài liệu tham khảo

Slide bài giảng thầy Phạm Văn Hải

Slide bài giảng thầy Nguyễn Nhật Quang

Computer Science Game Trees -
/>a/alphabeta.html