ゲームアルゴリズム一覧

ミニマックス法 (Minimax Algorithm)

https://roicra.jp/roigames/minmax/

説明: ゲーム理論に基づく基本的な決定アルゴリズムで、すべての可能な手を探索し、プレイヤーにとって最適な手を選択します。

実装可能: JavaScript, PHP, Python

アルファベータ剪定 (Alpha-Beta Pruning)

https://roicra.jp/roigames/AlphaBetaPruning/

説明: ミニマックス法の拡張で、不要な探索を省略し、効率を高めます。探索木の剪定により、計算量を減少させます。

実装可能: JavaScript, PHP, Python

モンテカルロ木探索 (Monte Carlo Tree Search, MCTS)

https://roicra.jp/roigames/MCTS/

説明: ランダムなシミュレーションを繰り返し、最適な手を探索する手法です。特に複雑なゲームに適しています。

実装可能: JavaScript, Python

局面評価関数の改善 (Enhanced Evaluation Function)

https://roicra.jp/roigames/EnhancedEvaluationFunction/

説明: ゲームの局面を評価する関数を改善し、より精度の高い評価を行うことで、ミニマックス法などのアルゴリズムの精度を向上させます。

実装可能: JavaScript, PHP, Python

トランスポジションテーブルの利用 (Transposition Table)

https://roicra.jp/roigames/TranspositionTable/

説明: 同じ局面が再度現れた場合に、以前の計算結果を再利用するためのテーブルです。これにより、計算の重複を避け、効率的な探索が可能になります。

実装可能: JavaScript, PHP, Python

深層強化学習 (Deep Reinforcement Learning)

未実装

説明: ニューラルネットワークと強化学習を組み合わせて、ゲームをプレイするエージェントをトレーニングします。AlphaGoのような高度な手法です。

実装可能: Python