Поиск по дереву методом Монте-Карло и крестики-нолики

в 12:54, , рубрики: c++, Алгоритмы, Программирование, метки:

Так вышло, что для получение автомата по программированию бедным первокурам задали одну интересную задачу: написать программу, которая ищет по дереву методом Монте-Карло.

Конечно, всё началось с поиска информации в интернете. На великом и могучем русском языке было всего-лишь пара статей с Хабра, словесно объясняющие суть алгоритма, и статья из Википедии, перенаправляющая на проблему игры Го и компьютера. По мне — уже неплохое начало. Гуглю на английском языке для полноты и натыкаюсь на английскую статью с Википедии, в которой алгоритм так же словесно объясняется.

Немного теории

Метод Монте-Карло для поиска по дереву достаточно давно применяется в играх для искусственного интеллекта. Задача алгоритма — выбрать наиболее выигрышный вариант развития событий. Дерево представляет из себя структуру, в которой помимо хода и указателей есть количество сыгранных и количество выигранных партий. На основе этих двух параметров метод выбирает следующий шаг. Следующее изображение наглядно продемонстрирует работу алгоритма:

image

Шаг 1: Выбор — Selection. На этом шаге алгоритм выбирает ход своего противника. Если такой ход существует — мы его выберем, если нет — добавим.
Шаг 2: Расширение — Expansion. К выбранному узлу с ходом противника мы добавим узел со своим ходом и с нулевыми результатами.
Шаг 3: Симуляция — Simulation. Отыграем партию от текущего состояния игрового поля до чей-либо победы. Отсюда мы возьмём только первый ход (т.е. свой ход) и результаты.
Шаг 4: Обратное распространение — Backpropagation. Результаты из симуляции мы будем распространять от текущего до корня. Ко всем родительским узлам мы добавим единицу в количество сыгранных партий, а если мы наткнёмся на узел победителя — то в такой узел мы добавим единицу в количество выигранных партий.

В результате, бот с таким алгоритмом будет делать выигрышные для него ходы.

Собственно, алгоритм не такой сложный. Скорее, объёмный.

Реализация

Алгоритм я решил реализовать в качестве бота для игры Крестики-нолики. Игра простая и для примера подойдёт отлично. Но дьявол кроется в деталях...

Проблема в том, что мы должны отыграть игру на шаге симуляции без реального игрока. Можно было, конечно, заставить алгоритм делать рандомные ходы в таких симуляциях, но мне хотелось какое-нибудь осмысленное поведение.

Тогда был написан простейший бот, который умел только две вещи — мешать игроку и делать рандомные ходы. Для симуляции этого было более чем достаточно.

Как и все, бот с алгоритмом располагал информацией о текущим состоянием поля, состоянием поля с прошлого хода, своим деревом ходов и текущим выбранным узлом в этом дереве. Начну с того, что я найду новый ход оппонента.

    // 0. add node with new move.
    bool exist = false;

    int enemyx = -1, enemyy = -1;
    this->FindNewStep ( __field, enemyx, enemyy );

    for ( MCBTreeNode * node : this->mCurrent->Nodes )
    {
        if ( node->MoveX == enemyx && node->MoveY == enemyy )
        {
            exist = true;
            this->mCurrent = node;
        }
    }

    if ( !exist )
    {
        MCBTreeNode * enemymove = new MCBTreeNode;
        enemymove->Parent = this->mCurrent;
        enemymove->MoveX = enemyx;
        enemymove->MoveY = enemyy;
        enemymove->Player = (this->mFigure == TTT_CROSS) ? TTT_CIRCLE : TTT_CROSS;
        this->mCurrent->Nodes.push_back ( enemymove );
        this->mCurrent = enemymove;
    }

Как видно, если есть такой ход противника в дереве, то мы выберем его. Если нет — добавим.

    // 1. selection
    // select node with more wins.
    MCBTreeNode * bestnode = this->mCurrent;
    for ( MCBTreeNode * node : this->mCurrent->Nodes )
    {
        if ( node->Wins > bestnode->Wins )
            bestnode = node;
    }

Здесь мы произведем выбор.

    // 2. expanding
    // create new node.
    MCBTreeNode * newnode = new MCBTreeNode;
    newnode->Parent = bestnode;
    newnode->Player = this->mFigure;
    this->mCurrent->Nodes.push_back ( newnode );

Расширим дерево.

    // 3. simulation
    // simulate game.
    TTTGame::Field field;
    for ( int y = 0; y < TTT_FIELDSIZE; y++ )
        for ( int x = 0; x < TTT_FIELDSIZE; x++ )
            field[y][x] = __field[y][x];

    Player * bot1 = new Bot ();
    bot1->SetFigure ( (this->mFigure == TTT_CROSS) ? TTT_CIRCLE : TTT_CROSS );
    Player * bot2 = new Bot ();
    bot2->SetFigure ( this->mFigure );

    Player * current = bot2;

    while ( TTTGame::IsPlayable ( field ) )
    {
        current->MakeMove ( field );

        if ( newnode->MoveX == -1 && newnode->MoveY == -1 )
            this->FindNewStep ( field, newnode->MoveX, newnode->MoveY );

        if ( current == bot1 )
            current = bot2;
        else
            current = bot1;
    }

Сыграем игру между ботами. Думаю, здесь надо немного объясниться: текущее состояние поле копируется и боты доигрывают на этой копии, первым ходит второй бот и его первый ход мы запомним.

    // 4. backpropagation.

    int winner = TTTGame::CheckWin ( field );

    MCBTreeNode * currentnode = newnode;
    while ( currentnode != nullptr )
    {
        currentnode->Attempts++;

        if ( currentnode->Player == winner )
            currentnode->Wins++;

        currentnode = currentnode->Parent;
    }

И последнее: получим результат и распространим его вверх по дереву.

    // make move...
    this->mCurrent = newnode;
    TTTGame::MakeMove ( __field, this->mFigure, mCurrent->MoveX, mCurrent->MoveY );

И в конце мы просто делаем ход и текущим узлом ставим наш новый узел из второго шага.

Заключение

Как видно, алгоритм не такой страшный и сложный. Конечно, моя реализация далека от идеала, но суть и некоторое практическое применение она показывает.

Полный код доступен на моём GitHub.

Всем добра.

Автор: nkozhevnikov

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля