Penerapan Algoritma Minimax Pada Permainan Checkers

Checkers merupakan jenis permainan game board,yang mengandalkan

strategi sebagai elemen utamanya. Permainan ini dimainkan oleh dua orang

pemain dengan tujuan menghabiskan kepingan lawan. Permainan checkers yang

dibuat dengan AI (Artificial Intelligence) tertentu menerapkan algoritma

Minimax. Algoritma ini digunakan untuk menentukan pilihan agar memperkecil

kemungkinan kehilangan nilai maksimal, yang akan mendeskripsikan dimana jika

terdapat pemain yang mengalami pendapatan akan maka pemain lain akan

mengalami kehilangan sebesar pendapatan tersebut. Untuk memperkecil lingkup

pencarian pada algoritma Minimax, dikembangkan suatu algoritma yang

dinamakan alpha-beta untuk mengurangi jumlah node pada pohon pencarian.

Pada permainan checkers algoritma ini akan menentukan langkah yang diambil

oleh AI agar menghasilkan pendapatan maksimum dengan mempertimbangkan

kemungkinan langkah yang dapat dilakukan lawan selanjutnya.

Penerapan algoritma Minimax dalam checkers dibuat berdasarkan

prosedur Minimax untuk mendapatkan langkah terbaik dari posisi yang ada.

Setiap posisi memiliki nilai yang dapat dihasilkan dari langkah terbaik, dengan

berasumsi bahwa AI akan selalu mencoba memaksimalkan nilai, ketika lawan

akan mencoba untuk meminimalkannya.Ketika prosedur minimax mencapai akar

pada pohon pencarian (posisi saat tersebut), akan menghasilkan langkah terbaik

dengan asumsi lawan akan menggunakan kriteria evaluasi yang sama. Beberapa

versi program yang dibuat kebanyakan telah menerapkan algoritma pemotongan

alpha-beta.Terdapat dua macam metode, yang disebut rote learning. Metode

tersebut memiliki penyimpan untuk setiap posisi yang ditemui selama permainan

dengan tidak menghilangkan nilai yang ditentukan oleh prosedur Minimax.

Hasilnya adalah jika terdapat posisi yang pernah ditenukan sebelumnya, akan

dimunculkan sebagai posisi terminal pada pohon pencarian. Sehingga, pencarian

akan semakin mudah karena nilai posisi diambil dari hasil pencarian yang telah

dilakukan sebelumnya. Satu masalah awal yang ditemukan adalah program tidak

mendukung untuk melangkah langsung menuju kemenangan.

Checkers is game type of game board , relies on strategy as main element.

This game played by two player with a purpose to finishs opponent chipping.

Checkers which is made with AI ( Artificial Intelligence) certain applies algorithm

Minimax. This algorithm applied to take choice to minimize possibility losing

value maximum, which description will where if there is player experiencing

earnings would hence other player will experience loss equal to the earnings. To

minimize seeking scope at algorithm Minimax, developed an algorithm named by

alpha-beta to lessen number of node at seeking tree. At this algorithm checkers

will determine step taken by AI to yield maximum earnings by considering

possibility that step which can be done opponent.

Applying of algorithm Minimax in checkers is made based on procedure

Minimax to get best step from position. Every position is having value which can

be value from best step , by assuming that AI would always tries maximizes value,

when opponent will try for minimum value.When procedure minimax reachs root

at seeking tree (the position), will yield best step with assumption of opponent will

apply the same evaluation criterion. Some program versions which is made mostly

has applied cutting algorithm of alpha-beta have two kinds of method, so-called

rote learning. The method has depositor for every position met during game

without eliminating value determined by procedure Minimax. Result of his its was

if there is position which been before all, will be peeped out as position of

terminal at seeking tree. So, seeking for increasingly easy to because value

position of taken away from seeking result which has been done before all. One

initial problems found is program doesn't support for direct towards victory.