ИИ шахматы на JavaScript в 5 этапов

0
10530
Добавить в избранное

Рассмотрим ИИ шахматы на JavaScript и основные принципы его создания, к которым относятся генерация ходов, оценка позиции, минимакс и альфа-бета-отсечение.

Интересуетесь искусственным интеллектом? Тогда познакомьтесь с созданием шахмат 🙂

1. Визуализация доски и перебор ходов

Для реализации мы воспользуемся библиотеками JavaScript: chessboard.js позволит визуализировать доску, а chess.js – сгенерировать возможные перемещения.

генерация ходов

Но не все так просто. Библиотеки JavaScript создадут только базис, а самое интересное – это алгоритм для определения оптимального хода. Начнем с функции, которая возвращает случайный ход из всех возможных:

Такой алгоритм шахмат не самый лучший, но это лишь отправная точка.

2. Оценка позиции в шахматах

Определяем значимость каждой фигуры:

Оценка позиции

С помощью приведенного кода создаем алгоритм шахмат, который выбирает ход в соответствии с оценкой важности каждой фигуры:

3. Правило принятия решений

Создаем дерево поиска, с помощью которого выбирается лучший ход. Для этого используется алгоритм минимакс. Рекурсивное дерево всех возможных перемещений исследуется до заданной глубины, а сама позиция – это «листья». После анализа возвращается или наименьшее, или наибольшее значение, в зависимости от того, какой цвет шахмат задействован.

минимакс

Алгоритм начинает понимать тактику, но эффективность зависит от глубины поиска, что мы улучшим на следующих этапах.

4. Альфа-бета-отсечение

Это оптимизация алгоритма минимакс, благодаря которой некоторые ветки поиска игнорируются. Принцип действия альфа-бета-отсечения основывается на том, что часть дерева не оценивается, если найден ход, гарантирующий худшее развитие, чем в шаге более раннем. Таким образом, алгоритм минимакс ускоряется и становится эффективным, если сперва находит хорошие варианты.

Альфа-бета-отсечение

5. Улучшенная оценка

Изначальная оценка позиции в шахматах малоэффективна, ведь просто подсчитывается все то, что есть на доске. Это улучшается добавлением фактора, который учитывает положение фигур. Например, слон в центре предоставляет больше возможностей, чем слон на краю доски. Мы используем скорректированную версию, взятую с Wikispaces.

Улучшенная оценка

На выходе получаем ИИ шахматы на JavaScript с алгоритмом, который может продемонстрировать неплохую игру.

Интересуетесь Data Science?

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать больше интересных материалов:

И не беспокойтесь, мы тоже не любим спам. Отписаться можно в любое время.




Добавить комментарий