minimax algorithm

Üdvözlöm, Ön a minimax algorithm szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a minimax algorithm szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a minimax algorithm szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a minimax algorithm szóról tudni kell, itt található. A minimax algorithm szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Aminimax algorithm és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

minimax algorithm (tsz. minimax algorithms)

  1. (informatika) minimax algoritmus

Minimax egy klasszikus döntési algoritmus kétjátékos, zéróösszegű játékokhoz, ahol az egyik játékos minimalizálni, a másik pedig maximalizálni próbálja a saját nyereségét. A minimax elv alapján egy játékos feltételezi, hogy az ellenfele a lehető legjobb lépést választja, és ennek tudatában próbálja optimalizálni a saját stratégiáját.



🧠 1. Mi a Minimax algoritmus?

A minimax algoritmus játékelméleti módszer, amely:

  • Teljesen ismert szabályú, véges, kétjátékos játékokban használható.
  • A döntéshozatal során minden lehetséges játékmenetet figyelembe vesz.
  • Feltételezi, hogy az ellenfél is tökéletesen játszik.



📐 2. Alapelve

  • Egy fa formájában ábrázoljuk a lehetséges játékállásokat (játékfa).
  • A levélcsomópontok értékei (utility értékek) azt mutatják, milyen eredményhez vezetne az adott lépés.
  • A játékos választási sorrendjétől függően:
    • Maximáló játékos (Max) a legnagyobb értéket választja.
    • Minimalizáló játékos (Min) a legkisebb értéket választja.



🌳 3. Példa játékfa

        MAX
       /   \
     MIN   MIN
    / \     / \
   3   5   2   9
  • A minimális játékos a saját ágain: min(3,5) = 3, min(2,9) = 2
  • A maximális játékos ezek közül: max(3,2) = 3 → tehát a MAX játékos a bal ágat választja.



⚙️ 4. Algoritmus (pszeudokód)

def minimax(node, depth, maximizingPlayer):
    if depth == 0 or node is leaf:
        return value of node

    if maximizingPlayer:
        maxEval = -infinity
        for child in node.children:
            eval = minimax(child, depth-1, False)
            maxEval = max(maxEval, eval)
        return maxEval
    else:
        minEval = +infinity
        for child in node.children:
            eval = minimax(child, depth-1, True)
            minEval = min(minEval, eval)
        return minEval

🎮 5. Alkalmazások

Terület Példák
Klasszikus játékok Sakk, dáma, amőba (tic-tac-toe)
AI játékfejlesztés Ellenfél-szimuláció
Stratégiai döntéshozatal Kockázatelemzés versengő helyzetekben



🚀 6. Bővítések

Módszer Cél
Alpha–Beta pruning Csökkenti a játékfa bejárását anélkül, hogy az eredményt befolyásolná
Iterative deepening Fokozatos mélyítés a gyors válasz érdekében
Heurisztikus értékelés Nem szükséges a teljes játékfa kiértékelése (pl. sakkban bábuk értéke)



⏱️ 7. Idő- és helyigény

  • Időkomplexitás:
    • : a lépések száma (ágak száma minden csomópontban)
    • : a mélység (mennyi lépésre előre számolunk)
  • Térkomplexitás: (mélységi keresés esetén)



✅ 8. Előnyök

  • Garantáltan optimális (ha az ellenfél is optimálisan játszik)
  • Egyszerű implementálni
  • Általánosan alkalmazható bármely kétszemélyes zéróösszegű játékra



❌ 9. Hátrányok

  • Kombinatorikus robbanás: nagy mélységnél számításigényes
  • Tökéletes információt feltételez
  • Nem működik jól nem determinisztikus vagy többjátékos helyzetekben (speciális módosítások szükségesek)



🧾 10. Összefoglalás

Fogalom Leírás
Minimax Olyan algoritmus, amely feltételezi, hogy az ellenfél a lehető legjobban játszik
Alkalmazás Kétszemélyes, zéróösszegű játékok
Játékosok szerepe Max – nyerni próbál, Min – veszteséget csökkent
Kimenet Optimális lépés az adott mélységig
Bővíthető Alpha–Beta pruning, értékelőfüggvényekkel