El algoritmo Minimax ayuda a encontrar el mejor movimiento, trabajando hacia atrás desde el final del juego. En cada paso se supone que el jugador A está tratando de maximizar las posibilidades de que A gane, mientras que en el siguiente turno el jugador B está tratando de minimizar las posibilidades de que A gane (es decir, maximizar las posibilidades de que B gane).
¿Por qué usamos el algoritmo minimax?
Minimax es una especie de algoritmo de retroceso que se usa en la toma de decisiones y la teoría de juegos para encontrar el movimiento óptimo para un jugador, asumiendo que su oponente también juega de manera óptima. Es ampliamente utilizado en juegos de dos jugadores por turnos como Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, Chess, etc.
¿Cuáles son los problemas con el algoritmo minimax?
El principal inconveniente del algoritmo minimax es que se vuelve muy lento para juegos complejos como el ajedrez, go, etc. Este tipo de juegos tiene un gran factor de ramificación y el jugador tiene muchas opciones para decidir.
¿Cómo funciona el algoritmo minimax para el ajedrez?
Esto se hace usando el algoritmo Minimax. En este algoritmo, el árbol recursivo de todos los movimientos posibles se explora hasta una profundidad determinada y la posición se evalúa en las "hojas" finales del árbol. … La eficacia del algoritmo minimax se basa en gran medida en la profundidad de búsqueda que podemos lograr.
¿Por qué minimax es óptimo?
Resumen: En teoría, la estrategia óptima para todo tipo de partidas contra unoponente inteligente es la estrategia Minimax. Minimax asume un oponente perfectamente racional, que también realiza acciones óptimas. Sin embargo, en la práctica, la mayoría de los oponentes humanos se apartan de la racionalidad.
