Degullmok-client/Assets/Script/AI/MiniMaxAIController.cs

407 lines
15 KiB
C#

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using UnityEngine;
public static class MiniMaxAIController
{
private const int SEARCH_DEPTH = 4; // 탐색 깊이 제한 (3 = 빠른 응답, 4 = 좀 더 강한 AI 그러나 느린)
private const int WIN_COUNT = 5;
private static int[][] _directions = AIConstants.Directions;
private static int _playerRating = 18; // 급수. 기본값 18(최하)
private static Enums.PlayerType _AIPlayerType = Enums.PlayerType.PlayerB;
// 실수 관련 변수
private static float _baselineMistakeProb; // 기본 실수 확률
private static float _mistakeSeverity; // 실수의 심각도 (높을수록 더 나쁜 수를 둘 확률 증가)
private static int _consecutiveGoodMoves = 0; // 연속으로 좋은 수를 둔 횟수
private static int _turnsPlayed = 0; // 진행된 턴 수
private static System.Random _random = new System.Random();
// 중복 계산을 방지하기 위한 캐싱 데이터. 위치 기반 (그리드 기반 해시맵)
private static Dictionary<(int row, int col), Dictionary<(int dirX, int dirY), (int count, int openEnds)>>
_spatialStoneCache = new Dictionary<(int row, int col), Dictionary<(int dirX, int dirY), (int count, int openEnds)>>();
// AI Player Type 변경 (AI가 선수로 둘 수 있을지도 모르니..)
public static void SetAIPlayerType(Enums.PlayerType AIPlayerType)
{
_AIPlayerType = AIPlayerType;
}
// 급수 설정 -> 실수 넣을 때 계산
public static void SetRating(int level)
{
_playerRating = level;
GetMistakeProbability(_playerRating);
}
// 실수 확률 계산 함수
private static void GetMistakeProbability(int level)
{
_baselineMistakeProb = Math.Max(0.01f, (level - 1) / 17f * 0.34f); //1급 1%, 18급 35%
_mistakeSeverity = 1f - ((level - 1) / 17f); // 레벨이 낮을수록 심각한 실수를 함
}
// return 값이 null 일 경우 == 보드에 칸 꽉 참
public static (int row, int col)? GetBestMove(Enums.PlayerType[,] board)
{
// 캐시 초기화
ClearCache();
float bestScore = float.MinValue;
(int row, int col)? bestMove = null;
List<(int row, int col)>? fiveInARowMoves = null;
List<(int row, int col, float score)> validMoves = GetValidMoves(board);
// 보드에 놓을 수 있는 자리가 있는지 확인
if (validMoves.Count == 0)
{
return null;
}
// 즉시 승리 가능한 자리를 먼저 찾아서 우선적으로 설정
fiveInARowMoves = GetFiveInARowCandidateMoves(board, _AIPlayerType);
if (fiveInARowMoves != null & fiveInARowMoves.Count > 0)
{
bestMove = fiveInARowMoves[0];
_turnsPlayed++;
return bestMove;
}
// 즉시 패배 가능한 자리를 먼저 찾아서 우선적으로 설정
// var oppositePlayer = _AIPlayerType == Enums.PlayerType.PlayerB ? Enums.PlayerType.PlayerA : Enums.PlayerType.PlayerB;
fiveInARowMoves = GetFiveInARowCandidateMoves(board, Enums.PlayerType.PlayerA);
if (fiveInARowMoves != null & fiveInARowMoves.Count > 0)
{
bestMove = fiveInARowMoves[0];
_turnsPlayed++;
return bestMove;
}
foreach (var (row, col, _) in validMoves)
{
board[row, col] = _AIPlayerType;
float score = DoMinimax(board, SEARCH_DEPTH, false, -1000000, 1000000, row, col);
board[row, col] = Enums.PlayerType.None;
if (score > bestScore)
{
bestScore = score;
bestMove = (row, col);
}
}
// 랜덤 실수
float currentMistakeProb = CalculateDynamicMistakeProb(board, validMoves); // 실수 확률 동적 조정
// 실수 확률에 따라 실수 여부 결정
if (_random.NextDouble() < currentMistakeProb)
{
int moveIndex = SelectMistakeMove(validMoves);
_consecutiveGoodMoves = 0; // 실수했으므로 연속 카운터 리셋
var mistakeMove = (validMoves[moveIndex].row, validMoves[moveIndex].col);
// Debug.Log($"AI Mistake: 최적 점수 {validMoves[0].score}대신 {validMoves[moveIndex].score} 선택 (실수 확률: {currentMistakeProb:P2})");
_turnsPlayed++;
return mistakeMove;
}
// 실수X
_consecutiveGoodMoves++;
_turnsPlayed++;
return bestMove;
}
#region Mistake Code
// 동적 실수 확률 계산 (게임 상황에 따라 조정)
private static float CalculateDynamicMistakeProb(Enums.PlayerType[,] board, List<(int row, int col, float score)> validMoves)
{
float mistakeProb = _baselineMistakeProb;
// 1. 턴 수에 따라 조정
if (_turnsPlayed < 5) // 초반에는 실수 확률 감소
{
mistakeProb *= 0.5f;
}
// 2. 연속적인 좋은 수에 따른 조정 (집중력 저하 효과)
if (_consecutiveGoodMoves > 3)
{
// 연속으로 좋은 수를 두면 집중력이 저하되어 실수 확률 증가
mistakeProb += (_consecutiveGoodMoves - 3) * 0.03f;
}
// 3. 게임 후반 집중력 향상 (마지막 몇 수는 집중)
if (_turnsPlayed > 78) {
mistakeProb *= 0.7f; // 종반에는 더 집중
}
return Math.Min(mistakeProb, 0.8f); // 최대 80%로 제한
}
// 실수 선택(경미 ~ 심각)
private static int SelectMistakeMove(List<(int row, int col, float score)> moves)
{
int moveCount = moves.Count;
// _mistakeSeverity가 높을수록(레벨이 낮을수록) 더 심각한 실수를 할 확률 증가
float severityFactor = (float)Math.Pow(_random.NextDouble(), 1 / _mistakeSeverity);
// 상위 수들 중에서는 약간 안 좋은 수를, 하위 수들 중에서는 매우 안 좋은 수를 선택
int mistakeIndex = Math.Min(1 + (int)(severityFactor * (moveCount - 1)), moveCount - 1);
// 가끔 완전히 랜덤한 수 선택 (매우 낮은 확률)
if (_random.NextDouble() < 0.05 * _mistakeSeverity)
{
mistakeIndex = _random.Next(1, moveCount);
}
return mistakeIndex;
}
#endregion
private static float DoMinimax(Enums.PlayerType[,] board, int depth, bool isMaximizing, float alpha, float beta,
int recentRow, int recentCol)
{
if (CheckGameWin(Enums.PlayerType.PlayerA, board, recentRow, recentCol, true)) return -100 + depth;
if (CheckGameWin(Enums.PlayerType.PlayerB, board, recentRow, recentCol, true)) return 100 - depth;
if (depth == 0) return AIEvaluator.EvaluateBoard(board, _AIPlayerType);
float bestScore = isMaximizing ? float.MinValue : float.MaxValue;
List<(int row, int col, float score)> validMoves = GetValidMoves(board); // 현재 놓을 수 있는 자리 리스트
foreach (var (row, col, _) in validMoves)
{
board[row, col] = isMaximizing ? Enums.PlayerType.PlayerB : Enums.PlayerType.PlayerA;
ClearCachePartial(row, col); // 부분 초기화
float minimaxScore = DoMinimax(board, depth - 1, !isMaximizing, alpha, beta, row, col);
board[row, col] = Enums.PlayerType.None;
ClearCachePartial(row, col);
if (isMaximizing)
{
bestScore = Math.Max(bestScore, minimaxScore);
alpha = Math.Max(alpha, bestScore);
}
else
{
bestScore = Math.Min(bestScore, minimaxScore);
beta = Math.Min(beta, bestScore);
}
if (beta <= alpha) break;
}
return bestScore;
}
// 이동 가능 + 주변에 돌 있는 위치 탐색
private static List<(int row, int col, float score)> GetValidMoves(Enums.PlayerType[,] board)
{
List<(int, int, float)> validMoves = new List<(int, int, float)>();
List<(int, int, float)> allMoves = new List<(int, int, float)>();
int size = board.GetLength(0);
for (int row = 0; row < size; row++)
{
for (int col = 0; col < size; col++)
{
if (board[row, col] == Enums.PlayerType.None && HasNearbyStones(board, row, col))
{
// 보드 전체가 아닌 해당 돌에 대해서만 Score 계산
float score = AIEvaluator.EvaluateMove(board, row, col, _AIPlayerType);
allMoves.Add((row, col, score));
}
}
}
// score가 높은 순으로 정렬 -> 더 좋은 수 먼저 계산하도록 함
allMoves.Sort((a, b) => b.Item3.CompareTo(a.Item3));
int topCount = Math.Min(8, allMoves.Count); // 상위 8개 (또는 가능한 최대)
validMoves.AddRange(allMoves.Take(topCount));
// 중간 범위의 점수를 가진 수도 일부 포함 (전략적 게임을 위해서)
if (allMoves.Count > topCount + 10) // 10개 이상의 후보가 있을 때만
{
var middleIndex = allMoves.Count / 2;
var middleMoves = allMoves.Skip(middleIndex - 1).Take(2); // 중간 부분에서 2개 선택
validMoves.AddRange(middleMoves);
}
return validMoves;
}
private static bool HasNearbyStones(Enums.PlayerType[,] board, int row, int col, int distance = 3)
{
// 9칸 기준으로 현재 위치를 중앙으로 상정한 후 나머지 8방향
int[] dr = { -1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1 };
int[] dc = { -1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1 };
int size = board.GetLength(0);
for(int i = 0; i < dr.Length; i++)
{
int nr = row + dr[i], nc = col + dc[i];
if (nr >= 0 && nr < size && nc >= 0 && nc < size && board[nr, nc] != Enums.PlayerType.None)
{
return true;
}
}
return false;
}
// 특정 방향으로 같은 돌 개수와 열린 끝 개수를 계산하는 함수
public static (int count, int openEnds) CountStones(
Enums.PlayerType[,] board, int row, int col, int[] direction, Enums.PlayerType player, bool isSaveInCache = true)
{
int dirX = direction[0], dirY = direction[1];
var posKey = (row, col);
var dirKey = (dirX, dirY);
// 캐시에 존재하면 바로 반환 (탐색 시간 감소)
if (_spatialStoneCache.TryGetValue(posKey, out var dirCache) &&
dirCache.TryGetValue(dirKey, out var cachedResult))
{
return cachedResult;
}
int size = board.GetLength(0);
int count = 0;
int openEnds = 0;
// 정방향 탐색
int r = row + direction[0], c = col + direction[1];
while (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == player)
{
count++;
r += direction[0]; // row값 옮기기
c += direction[1]; // col값 옮기기
}
if (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == Enums.PlayerType.None)
{
openEnds++;
}
// 역방향 탐색
r = row - direction[0];
c = col - direction[1];
while (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == player)
{
count++;
r -= direction[0];
c -= direction[1];
}
if (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == Enums.PlayerType.None)
{
openEnds++;
}
var resultValue = (count, openEnds);
if(isSaveInCache) // 결과 저장
{
if (!_spatialStoneCache.TryGetValue(posKey, out dirCache))
{
dirCache = new Dictionary<(int, int), (int, int)>();
_spatialStoneCache[posKey] = dirCache;
}
dirCache[dirKey] = (count, openEnds);
}
return resultValue;
}
#region Cache Clear
// 캐시 초기화, 새로운 돌이 놓일 시 실행
private static void ClearCache()
{
_spatialStoneCache.Clear();
}
// 캐시 부분 초기화 (현재 변경된 위치 N에서 반경 4칸만 초기화)
private static void ClearCachePartial(int centerRow, int centerCol, int radius = 4)
{
// 캐시가 비어있으면 아무 작업도 하지 않음
if (_spatialStoneCache.Count == 0) return;
for (int r = centerRow - radius; r <= centerRow + radius; r++)
{
for (int c = centerCol - radius; c <= centerCol + radius; c++)
{
// 반경 내 위치 확인
if (Math.Max(Math.Abs(r - centerRow), Math.Abs(c - centerCol)) <= radius)
{
// 해당 위치의 캐시 항목 제거
_spatialStoneCache.Remove((r, c));
}
}
}
}
#endregion
// 최근에 둔 돌 위치 기반으로 게임 승리를 판별하는 함수
// MinimaxAIController 밖의 cs파일은 호출 시 맨 마지막을 false로 지정해야 합니다.
public static bool CheckGameWin(Enums.PlayerType player, Enums.PlayerType[,] board,
int row, int col, bool isSavedCache)
{
foreach (var dir in _directions)
{
var (count, _) = CountStones(board, row, col, dir, player, isSavedCache);
// 자기 자신 포함하여 5개 이상일 시 true 반환
if (count + 1 >= WIN_COUNT)
return true;
}
return false;
}
// 5목이 될 수 있는 위치 찾기
private static List<(int row, int col)> GetFiveInARowCandidateMoves(Enums.PlayerType[,] board, Enums.PlayerType currentPlayer)
{
List<(int row, int col)> fiveInARowMoves = new List<(int, int)>();
int size = board.GetLength(0);
for (int row = 0; row < size; row++)
{
for (int col = 0; col < size; col++)
{
if (board[row, col] != Enums.PlayerType.None) continue;
foreach (var dir in _directions)
{
var (count, openEnds) = CountStones(board, row, col, dir, currentPlayer, false);
if (count + 1 == WIN_COUNT && openEnds > 0) // 일반 패턴 (연속 4돌)
{
return new List<(int row, int col)> { (row, col) }; // 하나 나오면 바로 return (시간 단축)
}
if (count >= 2) // 깨진 패턴 평가
{
var (isBroken, brokenCount, _) = AIEvaluator.DetectBrokenPattern(board, row, col, dir, currentPlayer);
if (isBroken && brokenCount + 1 >= WIN_COUNT) // 자기 자신 포함
{
return new List<(int row, int col)> { (row, col) };
}
}
}
}
}
return fiveInARowMoves;
}
}