ULTIMATE TIC TAC TOE. Serfőző Péter

Átírás

1 ULTIMATE TIC TAC TOE Serfőző Péter

2 ULTIMATE TIC TAC TOE Amőba alapján Két változat, az első könnyű, a második nehéz A játék keletkezéséről nincsenek információk, de a játékelmélet elkezdett vele foglalkozni Számos verseny gépi játékosoknak A következőekben vizsgált változat megoldatlan

3 SZABÁLYOK Két játékos: X és O A pálya 9 táblát tartalmaz, mérete 3x3 Egy tábla mérete is 3x3 Egy játékos nyer, ha 3 szomszédos táblában nyer (vízszintesen, függőlegesen, átlósan), ekkor a játéknak vége Természetesen döntetlen is lehetséges

4 SZABÁLYOK Fontosabb a játék megnyerése, mint egy mini-játék megnyerése Az amőbához hasonlóan a táblákhoz tartozó nyerési esélyek különböznek Itt már lényeges szerepet kap az intelligencia!

5 SZABÁLYOK Extra szabály: ha a játékos az i. mezőre lépett, akkor a következő játékosnak az i. táblában kell lépnie Mi történik, ha a soron következő tábla megtelt, vagy már elfoglalta egy játékos? -> 2 változat

6 SZABÁLYOK 1. verzió 2. verzió A következő játékosnak kötelező a soron következő táblában lépnie, ha már megnyert tábla is (ha lehetséges) Ez az eredeti, de gyorsan megváltoztatták Megoldott! Az első játékosnak az ellenfél játékstílusától függetlenül létezik nyerő stratégiája A következő játékosan nem kötelező a soron következő táblában lépnie, ha már megnyert tábla De dönthet úgy, hogy igen! (ha lehetséges) Ez megoldatlan! Továbbiakban ezzel foglalkozunk

7

8 KOMPLEXITÁS 9 tábla, 81 mező X a kezdő Legjobb eset: 9 darab X, 8 darab O Legrosszabb eset: döntetlen(?) 81 lépéssel d: depth, b: branching factor Hagyjuk el az első kört (81 lehetséges lépés) és a wildcardokat, így maximum 9 elágazás egy szinten Átlagosan 5 elágazás (b) -> ~10 13, ha a d=17 Átlagosan 5 elágazás (b) -> ~10 63, ha a d=81 (sakk: ~10 50, Go: ~ ) Reménytelenül nagy a keresési tér (elhagyva lényeges részeket!)

9 THE AI GAMES Egy keretrendszer Különböző kétszemélyes játékok Gépi játékosok páronként játszanak egymás ellen Első hely -> 1024$ Go, Texas Hold Em, Tetris, Connect4 Különböző programozási nyelvek Egységes felület minden játékhoz, nyelvtől független szabályok GUI is rendelkezésre áll Az engine open source, tesztelhető lokálisan a gépi játékos

10 THE AI GAMES Időlimit (nyelv?) Forráskód limit Mindenkinek azonos erőforrás Tiltott minden külső API, internet elérés, adatbázis szerver, stb Tilos bármilyen hack, játékosokról, stílusukról, módszereikről információ elmentése és felhasználása Természetesen játék közben lehet, és ajánlott is

11 THE AI GAMES Java Kommunikáció: standard I/O Timebank: 10sec, minden lépés után 500ms hozzáadva Ha nincs időn belül válasz, akkor vége és vesztett a játékos Szintén bármilyen exception esetén Látható, hogy megfelelő algoritmusokra és nagyon optimális kódra van szükség!

12 ALKALMAZHATÓ MÓDSZEREK Természetesen a lehetséges játékállások tárolása nagyon hasznos (AlphaGo: 30 millió), de most nincs rá lehetőség, gépi tanulás Minimax algoritmus, α-β vágás (exponenciálisan növekednek a csúcsok számai, Deep Blue: 12 lépés) Monte Carlo fakeresés (AlphaGo egy nagyon lényeges része) Értékelő függvények, heurisztikák, mohó módszerek Bitboard

13 BITBOARD Egy adatszerkezet, tipikusan táblajátékokhoz (bitset, bitmap) Alapvetően sakkhoz (12 x 64 bit) Lényegében egy bitvektor, meghatároz egy állapotot Sok állapot a memóriában, kevés CPU művelet (elvileg!) Lekérdezések, tesztek logikai operátorokkal Nehéz a fejlesztés és a debug 81 x 2 bit, a következő tábla sorszámához és a soron következő játékoshoz bit Vagy mindkét játékosnak bit? 21 byte elég lenne (Java integer 4 byte) Nem csak a tár a lényeg: forgatások, mintafelismerés, lekérdezések gyorsítása, stb + a mi esetünkben az idő a kritikus!

14 BITBOARD P P P P P P P P whitepawns = Két állás ekvivalens? (whitepawns == whitepawns2), (whitepawns!= whitepawns2) Leütötték már? (whitepawns == 0), (!whitepawns), (whitepawns) Melyek az üthető bábuk? Hogy néz ki a teljes tábla? Melyek az üres négyzetek? Forgatások, mintafelismerés

15 BITBOARD Gyorsítás Kisebb tár De nehéz a tervezés és az implementáció is. Összetett és jól átgondolt formulákra van szükség a komolyabb vizsgálatokhoz, mintafelismeréshez Sakkhoz már komoly, optimalizált API-k állnak rendelkezésre Egy olyan reprezentációt kell terveznünk, mely tömör formában írja le a játékot és lényegében képesek vagyunk mindent logikai operátorokkal megoldani

16 HEURISZTIKÁK 1. Csak a soron következő táblát vizsgáljuk 1. Ha a lépés nyerő, akkor meglépjük 2. Ha ilyen nem volt, akkor blokkoljuk az ellenfél kettesét 3. Ha ilyen sem volt akkor a mezők értéke alapján lépünk: a lehető legnagyobb eséllyel nyerő mezőt választjuk Buta heurisztika, figyelmen kívül hagyja a játék valódi célját

17 HEURISZTIKÁK 2. Vegyük figyelembe a táblákat is A táblák súlyai: mint a mezők esetén, a középsőnek 4, a sarkoknak 3, az oldalsóknak 2 Az eljárás visszatér egy pontszámmal: súlyozott összege a tábláknak, egy tábla értéke: 1. Ha a táblát mi nyertük, akkor az értéke Ha az ellenfél, akkor Ha döntetlen, akkor 0 4. Egyébként az általunk birtokolt mezők súlyainak összegéből kivonjuk az ellenfél által birtokolt mezők súlyainak összegét (üres 0) Ez már jobbnak tűnik, mint az előző, bár nem preferálja a teljes játék megnyerését

18 HEURISZTIKÁK 3. Szükséges kiértékelni a már eldöntött táblákat is? Az előzőekhez és itt is alkalmazzunk egy kezdeti vizsgálatot: ha megnyertük a teljes játékot akkor maximális pontszám és vége. Ha az ellenfél nyert, akkor negatív minimum és vége, döntetlen esetén 0. (döntetlen esetén nem feltétlenül lesz vége) Most a teljes pályát kiértékeljük: először határozzuk meg csak a játszható táblák értékeit és ott is nyerési esélyekkel. Ezeket az értékeket adjuk össze. Ezután meghatározzuk a pálya értékét, mintha egy tábla lenne. Ehhez tetszőleges > 1 konstans súlyt rendelünk és hozzáadjuk az előbb kiszámított összeget. Miért kell súlyozni? A játék megnyerése a preferáltabb, nem egy tábla elfoglalása.

19 MINIMAX A teljes játékfa kiértékelése nem lehetséges O(b d ) Ezért szükséges értékelő függvények bevezetése és a mélység korlátozása Alfa-béta vágás Használhatjuk az előző heurisztikákat

20 MINIMAX Tehát rögzítsünk egy mélységet, pl. d = 4 Használjuk a legjobbnak gondolt heurisztikus értékelést Alfa-béta vágás, vagy egyéb Megfelelő kódolás Transzpozíciós táblák: ugyanazon játékállás különböző utakon elérhető (ismétlődő állapotok: transzpozíciók). Mindet értékeljük ki? Használjunk hash-táblákat és mentsük el az értékeket. -> különböző stratégiák Sakkban akár 2x mélység érhető el

21 MONTE CARLO FAKERESÉS Véletlenszerűen generálunk az adott állásból lépéseket egészen addig, míg a játéknak nincs vége Tehát k random játék Válasszuk a számunkra legígéretesebb csúcsot Jól használható véges játékok esetén Döntetlen? Dobjunk fel egy érmét! Nyilván, ha k->inf akkor optimális Meglepő, hogy milyen jól teljesít! (AlphaGO) Természetesen rengetek stratégia létezik, a fenti a pure módszer

22 EREDMÉNY Minimax + alfa-béta + heurisztika3 Az engine még beta Terv: transzpozíciós tábla, Monte Carlo, jobb heurisztikák (bitboard ) Ötlet: lehetne hibrid stratégiákat alkalmazni? Talán az idő függvényében, aktuális nyerési esélyektől, körök számától függően más-más algoritmusokat használni? Esetleg bizonyos állásban több időt felhasználni a rendelkezésre álló időből? (tudatosan)

23 VERSENYEK Akit érdekelnek a gépi játékosokkal kapcsolatos versenyek:

24 FORRÁSOK oc.pdf

25 KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!