Intégrer l’intelligence artificielle ds 1 jeu
Dali
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fiddy Messages postés 11069 Date d'inscription Statut Contributeur Dernière intervention -
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slt tt le monde et je remercie tt les développeurs
Je fais un simple jeu en Java (jeu de TIC-TAC-TOE) et je veux intégrer l’intelligence artificielle
Dans ce jeu pour jouer contre l’ordinateur.
Alors comment faire pratiquement ??? Car j ai Just une petite connaissance théorique dans ce domaine (Méthodes informées/heuristiques ….Algorithmes de jeux….fonction d’évaluation)
Je fais un simple jeu en Java (jeu de TIC-TAC-TOE) et je veux intégrer l’intelligence artificielle
Dans ce jeu pour jouer contre l’ordinateur.
Alors comment faire pratiquement ??? Car j ai Just une petite connaissance théorique dans ce domaine (Méthodes informées/heuristiques ….Algorithmes de jeux….fonction d’évaluation)
A voir également:
- Intégrer l’intelligence artificielle ds 1 jeu
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- 94 degrés jeu - Télécharger - Divers Jeux
2 réponses
Voici qui devrait t'éclairer :
http://forum.games-creators.org/archive/index.php/t-1210.html
En général pour un jeu où chaque joueur joue alternativement chacun son tour (echec, dames, morpions...), on utilise un algorithme min max.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_MinMax
https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax
Bonne chance
http://forum.games-creators.org/archive/index.php/t-1210.html
En général pour un jeu où chaque joueur joue alternativement chacun son tour (echec, dames, morpions...), on utilise un algorithme min max.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_MinMax
https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax
Bonne chance
Alpha Beta éventuellement. Je m'y connais pas des masses là dedans mais je pense qu'en règle général pour ds jeux comme les echecs ou l'arbre des possible est très grand, on utilise un Alpha bêta avec une profondeur limitée combiné avec une analyse heuristique.
C'est à dire qu'au lieu de déployer une recherche jusqu'à un résultat final, tu t'arrêtes à un état du jeu plus intermédiaire, non fini, et tu évalues cet état avec une fonction heuristique.
Par exemple tu peux basiquement compter combien de pièces il te reste en appliquant un coefficient différent selon les pièces. Ou tu peux pousser plus loin en regardant la position de ces pièces.
Oui tu as raison.
Un Alpha bêta utilisé en algorithme. Pour la profondeur, il faut en utiliser une dynamique. Avec une profondeur de 3, ça commence déjà à réfléchir pas mal (4 temps inacceptable). Donc l'astuce consiste, à augmenter la profondeur uniquement pour des suites de coups intéressants, c'est-à-dire où l'évaluation de la position est très instable (comme en cas de prise de pièce).
Ensuite, comme tu l'as dit, des heuristiques. Par exemple, l'implémentation d'une ouverture, d'une finale. Trier la liste des coups possibles avant de l'utiliser dans l'alpha beta.
Une bonne heuristique est également de stocker l'évaluation de positions déjà calculées dans une table de hachage. Pour éviter de recalculer une branche de l'arbre pour rien. Attention aux collisions ^^·