Algoritme Minimax membantu menemukan langkah terbaik, dengan bekerja mundur dari akhir permainan. Pada setiap langkah diasumsikan bahwa pemain A berusaha memaksimalkan peluang A menang, sedangkan pada giliran berikutnya pemain B mencoba meminimalkan peluang A menang (yaitu, memaksimalkan peluang B sendiri untuk menang).
Mengapa kita menggunakan algoritma minimax?
Minimax adalah sejenis algoritma backtracking yang digunakan dalam pengambilan keputusan dan teori permainan untuk menemukan langkah optimal untuk seorang pemain, dengan asumsi bahwa lawan Anda juga bermain secara optimal. Ini banyak digunakan di dua game berbasis giliran pemain seperti Tic-Tac-Toe, Backgammon, Mancala, Catur, dll.
Apa masalah dengan algoritma minimax?
Kelemahan utama dari algoritma minimax adalah menjadi sangat lambat untuk permainan kompleks seperti Catur, go, dll. Jenis permainan ini memiliki faktor percabangan yang sangat besar, dan pemain memiliki banyak pilihan untuk diputuskan.
Bagaimana algoritma minimax bekerja untuk catur?
Hal ini dilakukan dengan menggunakan algoritma Minimax. Dalam algoritme ini, pohon rekursif dari semua kemungkinan gerakan dieksplorasi hingga kedalaman tertentu, dan posisinya dievaluasi pada "daun" akhir pohon. … Efektivitas algoritma minimax sangat didasarkan pada kedalaman pencarian yang dapat kita capai.
Mengapa minimax optimal?
Abstrak: Secara teori, strategi optimal untuk semua jenis permainan melawanlawan cerdas adalah strategi Minimax. Minimax mengasumsikan lawan yang sangat rasional, yang juga mengambil tindakan optimal. Namun, dalam praktiknya, sebagian besar lawan manusia berangkat dari rasionalitas.
