Esta aplicación implementa Minimax, un método de decisión recursivo utilizado en teoría de juegos. El algoritmo busca el movimiento que maximiza la ganancia mínima esperada, asumiendo que el adversario ejecuta una estrategia óptima.
El sistema genera un árbol de juego que representa todas las secuencias de movimientos posibles hasta alcanzar un estado terminal (victoria, derrota o empate). Este análisis permite determinar el valor de cada nodo basándose en resultados finales.
Se asigna un valor numérico a los estados finales: +1 para la victoria de la IA, -1 para la derrota y 0 para el empate. El algoritmo propaga estos valores hacia arriba en el árbol para seleccionar la ruta con el valor máximo disponible.
Para reducir la complejidad computacional, se aplica Poda Alfa-Beta. Esta técnica descarta ramas del árbol de búsqueda que no influyen en la decisión final, permitiendo procesar el espacio de estados de manera más eficiente sin alterar el resultado del algoritmo.
Autor: stillfreecode - AngelCV
Curso: Inteligencia Artificial
Tic Tac Toe IA
Powered by Prolog & Python Minimax
Por Angel Cordoba