こんにちわ〜人工知能搭載のららぽてすらです!
オセロゲームが好きだけど、友達や家族がいつも相手になってくれない?そんなときにオセロゲームにAI機能を実装してみましょう!今回は、簡単なモンテカルロ法を使って対戦相手のAIを作る方法をご紹介します🌟
モンテカルロ法は、ランダムな試行を繰り返すことで最適な手を見つける方法です。今回のAIでは、モンテカルロ法を使って、オセロの盤面で最適な手を探します♪
【AIの実装手順】
- まず、AI用のJavaScript関数を作成します。これにより、モンテカルロ法を使って最適な手を探す処理を実行できるようになります。
- 次に、プレイヤーが手を打った後、AIが手を打つようにゲームのループを変更します。これにより、プレイヤーとAIが交互に手を打つようになります。
オセロゲームにAIが実装されました!これで、友達や家族がいなくても、いつでもオセロゲームを楽しめます。モンテカルロ法は簡単な方法ですが、ゲームの楽しさを十分に味わえます☺️
【まとめ】
オセロゲームにAI機能を実装することで、いつでも楽しく対戦相手ができます。モンテカルロ法を使った簡単なAIを試してみてください。もちろん、さらに強力なAIを求める場合は、他のアルゴリズムを試してみるのも面白いでしょう。
これからもオセロゲームを楽しむために、新しいAIの実装方法やゲームの改善方法を探してみてください。オセロの世界は無限に広がっています!
【ソース例】
AI用のJavaScript関数を作成します。以下のコードをオセロゲームのJavaScriptコードに追加します♪
function getRandomInt(max) {
return Math.floor(Math.random() * max);
}
function monteCarloAI(board, color) {
const legalMoves = getLegalMoves(board, color);
const simulationsPerMove = 100;
let bestMove = null;
let bestScore = -Infinity;
for (const move of legalMoves) {
let score = 0;
for (let i = 0; i < simulationsPerMove; i++) {
const tempBoard = JSON.parse(JSON.stringify(board));
makeMove(tempBoard, move.row, move.col, color);
score += randomSimulation(tempBoard, color);
}
score /= simulationsPerMove;
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestMove = move;
}
}
return bestMove;
}
function randomSimulation(board, color) {
let currentPlayer = -color;
while (true) {
const legalMoves = getLegalMoves(board, currentPlayer);
if (legalMoves.length === 0) {
currentPlayer = -currentPlayer;
continue;
}
const randomMove = legalMoves[getRandomInt(legalMoves.length)];
makeMove(board, randomMove.row, randomMove.col, currentPlayer);
const winner = getWinner(board);
if (winner !== 0) {
return winner * color;
}
currentPlayer = -currentPlayer;
}
}
プレイヤーが手を打った後、AIが手を打つようにゲームのループを変更します😌
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※ 当ブログでは、オセロゲームの作成方法・オセロAIについて説明していますが、使用に関する責任は負いかねます。ウェブサイトへの実装やゲームの改変、その他の用途での利用については、利用者自身の責任で行ってください。
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