Berack/upo-ai
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InitMiniMax

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- added TrisAi
- added TrisAi tests for heuristic
- added MiniMax class (BETA)
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Giacomo Bertolazzi
2023-12-14 01:30:27 +01:00
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99
src/main/java/net/berack/upo/ai/problem2/MiniMax.java
View File

@@ -1,14 +1,103 @@
package net.berack.upo.ai.problem2;
import java.util.Objects;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Function;
/**
* Algoritmo MiniMax per i giochi a due concorrenti.
*
* @author Berack96
* @param State la classe degli stati in cui si trova il problema da risolvere
* @param Action la classe di azioni che si possono compiere da uno stato e l'altro
*/
public class MiniMax<State, Action> {
private BiFunction<State, Action, State> transition;
private Function<State, Action[]> actions;
private Function<State, Integer> maxGain;
public Action nextMax(int depth) {
return null;
/**
* Crea una nuova istanza dell'algoritmo MiniMax per i giochi a due concorrenti.
* Questo costruttore richiede delle particolari funzioni in input:
* - transizione per passare da uno stato all'altro
* - actions per avere una lista di azioni da poter svolgere dato uno stato
* - maxGain per avere un gain dato uno stato (questa funzione DEVE guardare il gain dato solo da max, dato che min sarà -maxGain())
*
* @param transition la funzione di transizione che permette al gioco di avanzare.
* @param actions le possibili azioni disponibili da uno stato.
* @param maxGain il gain che max ottiene ad essere in quello stato.
*/
public MiniMax(BiFunction<State, Action, State> transition, Function<State, Action[]> actions, Function<State, Integer> maxGain) {
this.transition = Objects.requireNonNull(transition);
this.actions = Objects.requireNonNull(actions);
this.maxGain = Objects.requireNonNull(maxGain);
}
public Action nextMin(int depth) {
return null;
/**
* Restituisce la migliore azione da fare dato lo stato corrente.
* Questo metodo ha un lookahead di mosse che guarderà e viene richiesto come parametro.
* Con valori bassi si potranno ottenere mosse non ottimali globalmente,
* mentre con valori alti si avranno mosse migliori ma il tempo di computazione
* sarà esponenzialmente peggiore.
* Si consigliano valori inferiori a 10.
*
* @param state lo stato corrente
* @param lookahead quante mosse guardare nel futuro
* @return la migliore mossa localmente
*/
public Action next(State state, int lookahead) {
return nextImpl(state, null, lookahead, true).action;
}
/**
* Implementazione ricorsiva dell'algoritmo minimax
* @param state lo stato corrente
* @param action l'azione fatta per arrivarci
* @param depth la profondità a cui arrivare per controllare le mosse
* @param max se sta giocando max o min
* @return la migliore mossa locale con anche il valore guadagnato
*/
private BestAction nextImpl(State state, Action action, int depth, boolean max) {
var availableMoves = this.actions.apply(state);
BestAction best = null;
if(depth == 0 || availableMoves.length == 0) {
var gain = this.maxGain.apply(state);
return new BestAction(action, max? gain : -gain);
}
for(var move: availableMoves) {
var nextState = this.transition.apply(state, move);
var localBest = this.nextImpl(nextState, move, depth-1, !max);
best = BestAction.getBest(best, localBest, max);
}
if(action != null) best.action = action;
return best;
}
/**
* Classe di appoggio per restituire il gain e l'azione migliore localmente
* Ha anche un metodo statico utile per confrontare due azioni.
*/
private class BestAction {
Action action;
int value;
BestAction(Action action, int value) {
this.action = action;
this.value = value;
}
static BestAction getBest(BestAction n1, BestAction n2, boolean max) {
if(n1 == null) return n2;
if(n2 == null) return n1;
var condition = (max? n1.value >= n2.value : n1.value <= n2.value);
return condition? n1:n2;
}
}
}

82
src/main/java/net/berack/upo/ai/problem2/TrisAi.java Normal file
View File

@@ -0,0 +1,82 @@
package net.berack.upo.ai.problem2;
import static net.berack.upo.ai.problem2.Tris.Symbol.*;
import java.util.Objects;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Function;
/**
*
* @author Berack96
*/
public class TrisAi {
public static final Function<Tris, Tris.Coordinate[]> ACTIONS = tris -> tris.availablePlays();
public static final BiFunction<Tris, Tris.Coordinate, Tris> TRANSITION = (tris, coord) -> new Tris(tris, coord);
public static final Function<Tris, Integer> GAIN = tris -> {
var symbol = tris.getNextPlaySymbol();
var count = 0;
// top left
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(0,0), tris.get(1,0), tris.get(2,0));
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(0,0), tris.get(0,1), tris.get(0,2));
// bottom right
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(2,2), tris.get(1,2), tris.get(0,2));
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(2,2), tris.get(2,1), tris.get(2,0));
// center diagonals
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(0,0), tris.get(1,1), tris.get(2,2));
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(0,2), tris.get(1,1), tris.get(2,0));
// center horizontal & vertical
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(0,1), tris.get(1,1), tris.get(2,1));
count += TrisAi.value(symbol, tris.get(1,0), tris.get(1,1), tris.get(1,2));
// all calculation are done on the NEXT so for the current invert the value
return -count;
};
static int value(Tris.Symbol symbol, Tris.Symbol...values) {
var totE = 0;
var totO = 0;
var totX = 0;
for(var val : values) switch(val) {
case VALUE_O: totO += 1; break;
case VALUE_X: totX += 1; break;
case EMPTY: totE += 1; break;
}
var value = 0;
if(totO == 3 || totX == 3) value = 100;
else if(totE + totO == 3 || totE + totX == 3) value = switch(totE) {
case 1 -> 10;
case 2 -> 1;
default -> 0;
};
if((totO > totX && symbol == VALUE_X) || totX > totO && symbol == VALUE_O)
return -value;
return value;
}
private Tris tris;
private MiniMax<Tris, Tris.Coordinate> minimax;
public TrisAi(Tris tris) {
this.minimax = new MiniMax<>(TRANSITION, ACTIONS, GAIN);
this.tris = Objects.requireNonNull(tris);
}
public void playNext() {
this.playNext(2);
}
public void playNext(int lookahead) {
var action = minimax.next(this.tris, lookahead);
tris.play(action.x, action.y);
}
}

106
src/test/java/net/berack/upo/ai/problem2/TestTrisAi.java Normal file
View File

@@ -0,0 +1,106 @@
package net.berack.upo.ai.problem2;
import static net.berack.upo.ai.problem2.Tris.Symbol.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class TestTrisAi {
@Test
public void testValue() {
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, EMPTY, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, VALUE_O, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, VALUE_X, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, EMPTY, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, VALUE_O, EMPTY));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, VALUE_X, EMPTY));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, EMPTY, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, VALUE_O, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, VALUE_X, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, EMPTY, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, VALUE_O, EMPTY));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, VALUE_X, EMPTY));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, VALUE_X, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, VALUE_O, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, VALUE_X, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, VALUE_O, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, VALUE_X, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, VALUE_O, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, VALUE_X, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, VALUE_O, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, VALUE_X, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, VALUE_O, VALUE_X));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, VALUE_X, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, VALUE_O, VALUE_O));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, EMPTY, EMPTY));
assertEquals(0, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, EMPTY, EMPTY));
assertEquals(1, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, EMPTY, EMPTY));
assertEquals(1, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, VALUE_O, EMPTY));
assertEquals(1, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, EMPTY, VALUE_O));
assertEquals(1, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, EMPTY, EMPTY));
assertEquals(1, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, VALUE_X, EMPTY));
assertEquals(1, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, EMPTY, VALUE_X));
assertEquals(10, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, VALUE_O, VALUE_O));
assertEquals(10, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, EMPTY, VALUE_O));
assertEquals(10, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, VALUE_O, EMPTY));
assertEquals(10, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, VALUE_X, VALUE_X));
assertEquals(10, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, EMPTY, VALUE_X));
assertEquals(10, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, VALUE_X, EMPTY));
assertEquals(100, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_O, VALUE_O, VALUE_O));
assertEquals(100, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_X, VALUE_X, VALUE_X));
assertEquals(-1, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, EMPTY, EMPTY));
assertEquals(-1, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, VALUE_O, EMPTY));
assertEquals(-1, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, EMPTY, VALUE_O));
assertEquals(-1, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, EMPTY, EMPTY));
assertEquals(-1, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, VALUE_X, EMPTY));
assertEquals(-1, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, EMPTY, VALUE_X));
assertEquals(-10, TrisAi.value(VALUE_X, EMPTY, VALUE_O, VALUE_O));
assertEquals(-10, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, EMPTY, VALUE_O));
assertEquals(-10, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, VALUE_O, EMPTY));
assertEquals(-10, TrisAi.value(VALUE_O, EMPTY, VALUE_X, VALUE_X));
assertEquals(-10, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, EMPTY, VALUE_X));
assertEquals(-10, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, VALUE_X, EMPTY));
assertEquals(-100, TrisAi.value(VALUE_X, VALUE_O, VALUE_O, VALUE_O));
assertEquals(-100, TrisAi.value(VALUE_O, VALUE_X, VALUE_X, VALUE_X));
}
@Test
public void testGain() {
var tris = new Tris();
tris.play(0, 0);
assertEquals(3, TrisAi.GAIN.apply(tris));
tris.play(2, 2);
assertEquals(0, TrisAi.GAIN.apply(tris));
tris.play(1, 0);
assertEquals(10, TrisAi.GAIN.apply(tris));
tris.play(1, 2);
assertEquals(0, TrisAi.GAIN.apply(tris));
tris.play(2, 0);
assertEquals(92, TrisAi.GAIN.apply(tris));
}
}