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import math
import numpy as np
import copy
import time
def MinVal(jeu, A, B, profondeur):
"""
Fonction MinVal pour l'algorithme Minimax avec élagage Alpha-Beta.
Args:
jeu (Othello Object): Le jeu Othello
A (int): Valeur Alpha pour l'élagage
B (int): Valeur Beta pour l'élagage
profondeur (int): La profondeur actuelle de l'arbre de recherche
Returns:
v (int): La valeur minimale calculée pour le joueur à cette profondeur
"""
nbCoup = np.sum(jeu.plateau != 0)
jeu.deep += 1
v = +math.inf
manger = jeu.Pose()
coord = [[i, j] for i in range(8) for j in range(8)
if len(manger[i][j]) != 0]
if profondeur == 0 or nbCoup > 64 or len(coord) == 0:
return evaluate(jeu, nbCoup)
for i in coord:
new_jeu = copy.deepcopy(jeu)
new_jeu.Change_Plateau(i[0], i[1], manger)
new_jeu.joueur = -new_jeu.joueur
v = min(v, MaxVal(new_jeu, A, B, profondeur - 1))
if v <= A:
return v
B = min(B, v)
return v
def MaxVal(jeu, A, B, profondeur):
"""
Fonction MaxVal pour l'algorithme Minimax avec élagage Alpha-Beta.
Args:
jeu (Othello Object): Le jeu Othello
A (int): Valeur Alpha pour l'élagage
B (int): Valeur Beta pour l'élagage
profondeur (int): La profondeur actuelle de l'arbre de recherche
Returns:
v (int): La valeur maximale calculée pour le joueur à cette profondeur
"""
nbCoup = np.sum(jeu.plateau != 0)
jeu.deep += 1
v = -math.inf
manger = jeu.Pose()
coord = [[i, j] for i in range(8) for j in range(8)
if len(manger[i][j]) != 0]
if profondeur == 0 or nbCoup > 64 or len(coord) == 0:
return evaluate(jeu, nbCoup)
for i in coord:
new_jeu = copy.deepcopy(jeu)
new_jeu.Change_Plateau(i[0], i[1], manger)
new_jeu.joueur = -new_jeu.joueur
v = max(v, MinVal(new_jeu, A, B, profondeur - 1))
if v >= B:
return v
A = max(A, v)
return v
def timeur(fonction):
def inner(*args, **kwargs):
debut = time.perf_counter()
res = fonction(*args, **kwargs)
fin = time.perf_counter()
temps = fin - debut
inner.temps = temps
print(f"Temps d'exécution : {temps}")
return res
return inner
@timeur
def AlphaBetaSearch(jeu, manger, profondeur=4):
"""
Fonction qui retourne le coup à jouer
Args:
jeu (Othello Object): Le jeu Othello
manger (int): liste des pions que l'on peut manger
profondeur (int): quelle taille devra faire l'arbre de MinMax (depth)
Returns:
(x, y): La position a jouer
"""
best_move = None
best_score = -math.inf
score = -math.inf
A = -math.inf
B = math.inf
jeu.deep += 1
coord = [[i, j] for i in range(8) for j in range(8)
if len(manger[i][j]) != 0]
for i in coord:
new_jeu = copy.deepcopy(jeu)
new_jeu.Change_Plateau(i[0], i[1], manger)
new_jeu.joueur = -new_jeu.joueur
score = MinVal(new_jeu, A, B, profondeur - 1)
if score > best_score:
best_score = score
best_move = i
A = max(A, best_score)
return tuple(best_move)
def evaluate(jeu, phase):
"""
Calcule la qualité du coup joué.
Args:
jeu (object): Un objet Othello.
coordonnee (tuple): coordonnées x, y représentant la case jouée.
phase (str): str représentant la phase du jeu ("beginning", "middle" ou "end").
Returns:
float: Le score calculé en fonction de plusieurs critères de notre heuristique.
Poids répartis entre 0 et 3 en fonction de l'importance de la stratégie lors du moment de la partie
"""
if phase < 12:
weights = [20, 4, 2, 1, 2]
elif phase < 52:
weights = [25, 4, 2, 1, 1]
else:
weights = [25, 1, 6]
nbPion = np.sum(jeu.plateau == jeu.joueur)
bord = np.array([[False, False, True, True, True, True, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[True, False, False, False, False, False, False, True],
[True, False, False, False, False, False, False, True],
[True, False, False, False, False, False, False, True],
[True, False, False, False, False, False, False, True],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, True, True, True, True, False, False]])
coin = np.array([[True, False, False, False, False, False, False, True],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False],
[True, False, False, False, False, False, False, True]])
zoneDanger = np.array(
[[False, True, False, False, False, False, True, False],
[True, True, True, True, True, True, True, True],
[False, True, False, False, False, False, True, False],
[False, True, False, False, False, False, True, False],
[False, True, False, False, False, False, True, False],
[False, True, False, False, False, False, True, True],
[True, True, True, True, True, True, True, True],
[False, True, False, False, False, False, True, False]])
bord_score = np.sum(bord * (jeu.plateau == jeu.joueur))
corner_score = np.sum(coin * (jeu.plateau == jeu.joueur))
zoneDanger_score = -np.sum(zoneDanger * (jeu.plateau == jeu.joueur))
coupValide = jeu.Pose()
coupValide = [[i, j] for i in range(8) for j in range(8)
if len(coupValide[i][j]) != 0]
mobility = len(coupValide)
distance_score = 0
if phase < 12:
distance_score = sum(
[calculer_distance_centre(coordonne) for coordonne in coupValide])
score = weights[0] * corner_score * jeu.deep + weights[
1] * bord_score + weights[2] * zoneDanger_score + weights[
3] * nbPion + weights[4] * distance_score
elif phase < 52:
score = weights[0] * corner_score * jeu.deep + weights[
1] * bord_score + weights[2] * zoneDanger_score + weights[
3] * nbPion + weights[4] * mobility
else:
score = weights[0] * corner_score * jeu.deep + weights[
1] * bord_score + weights[2] * nbPion
return score
def calculer_distance_centre(coordonne):
''' Pythagore distance entre la coordonnée est le centre du plateau '''
distance = math.sqrt((coordonne[0] - 3.5)**2 + (coordonne[1] - 3.5)**2)
return distance