자바스크립트로 게임 AI 알고리즘 구현하기
게임 AI는 게임에서 컴퓨터가 어떻게 플레이어에 대응하는지 결정하는 알고리즘입니다. 이번 블로그 포스트에서는 자바스크립트를 사용하여 간단한 게임 AI 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.
목차
미니맥스 알고리즘
미니맥스 알고리즘은 게임 트리에서 모든 가능한 수를 탐색하고, 각 수를 평가하는 방식으로 동작합니다. 이 알고리즘은 게임 이론적으로 최선의 결정을 내리는 것을 목표로 합니다. 하지만 실제로는 모든 가능한 경우의 수를 탐색하는 것이 불가능하므로, 트리의 일부만 탐색하여 최선의 수를 결정합니다.
알파-베타 가지치기
알파-베타 가지치기는 미니맥스 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 방법입니다. 이 알고리즘은 트리 탐색 중 불필요한 경로를 탐색하지 않도록 하여 탐색 속도를 빠르게 합니다. 알파는 현재 플레이어의 최선의 선택지이며, 베타는 상대 플레이어의 최선의 선택지입니다.
예제 코드
다음은 미니맥스 알고리즘과 알파-베타 가지치기를 사용한 간단한 자바스크립트 예제 코드입니다. 이 코드는 틱택토 게임을 대상으로 작성되었습니다.
function minimax(node, depth, maximizingPlayer) {
if (depth === 0 || node.isTerminalNode()) {
return node.evaluate();
}
if (maximizingPlayer) {
let bestValue = -Infinity;
for (let child of node.getChildren()) {
let value = minimax(child, depth - 1, false);
bestValue = Math.max(bestValue, value);
}
return bestValue;
} else {
let bestValue = Infinity;
for (let child of node.getChildren()) {
let value = minimax(child, depth - 1, true);
bestValue = Math.min(bestValue, value);
}
return bestValue;
}
}
function alphaBeta(node, depth, alpha, beta, maximizingPlayer) {
if (depth === 0 || node.isTerminalNode()) {
return node.evaluate();
}
if (maximizingPlayer) {
for (let child of node.getChildren()) {
alpha = Math.max(alpha, alphaBeta(child, depth - 1, alpha, beta, false));
if (alpha >= beta) {
break;
}
}
return alpha;
} else {
for (let child of node.getChildren()) {
beta = Math.min(beta, alphaBeta(child, depth - 1, alpha, beta, true));
if (alpha >= beta) {
break;
}
}
return beta;
}
}