Replace AlgoRechercheMinMax_9x9.java

src/tictactoecodingame/AlgoRechercheMinMax_9x9.java

@@ -14,6 +14,9 @@ import java.util.ArrayList;
  * @author Alain
  */
 public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
+    /* Le but de cet algorithme est d'implémenter la méthode MinMax au jeu TicTacToe9x9. La fonction d'évaluation est ici plus compliqué elle retourne 10 sur le noeud
+    si l'ordi gagne une case et -10 si l'ordi perd une case. Cet algorithme est implémenté avec l'amélioration alpha beta.
+    */
     
     Joueur humain;
     Joueur ordi;
@@ -27,26 +30,24 @@ public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
 
     @Override
     public Coup meilleurCoup(Plateau _plateau, Joueur _joueur, boolean ponder){
+        /* MeilleurCoup prend en paramètre un plateau, un joueur (non utilisé ici mais qui serait l'ordi) et un boolean pour laisser l'ordi réfléchir.
+        
+        */
       double inf = Double.POSITIVE_INFINITY;
       double bestScore = -1 * inf;
       CoupTicTacToe meilleur_coup = null ;
       GrilleTicTacToe9x9 _plateau1 = (GrilleTicTacToe9x9) _plateau;
       CoupTicTacToe coup_humain = _plateau1.dernierCoup;
+      double alpha = -1 * inf; // méthode alpha beta
+      double beta = inf;
       ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(ordi);
-//      GrilleTicTacToe9x9 _plateau1 = (GrilleTicTacToe9x9) _plateau;
       
       for (int i = 0; i < coups.size(); i++){
         _plateau.sauvegardePosition(0);
         _plateau.joueCoup(coups.get(i));
-        System.out.println("Coups dispo ordi initial " + coups);
-        System.out.println(_plateau);
-        System.out.println("coup initial");
-        double score = minimax(_plateau,humain,1,false); //False car l'ordi a déjà placé son premier coup
+        double score = minimax(_plateau,humain,1,false,alpha,beta); //False car l'ordi a déjà placé son premier coup
         Coup coup_provisoire = coups.get(i);
         _plateau.restaurePosition(0);
-        System.out.println("annule coup initial");
-        System.out.println(_plateau);
-        System.out.println("dernier coup initial " + _plateau.getDernierCoup());
         if (score > bestScore){
             bestScore = score;
             meilleur_coup = (CoupTicTacToe)coup_provisoire;
@@ -57,26 +58,26 @@ public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
       // changer le tour du joueur 
     }
     
-    public double minimax(Plateau _plateau,Joueur _joueur,int profondeur,boolean isMaximizing){
+    public double minimax(Plateau _plateau,Joueur _joueur,int profondeur,boolean isMaximizing, double alpha, double beta){
+            /* minimax prend en paramètre un plateau, le joueur qui va jouer, la profondeur, un boolean pour savoir si on doit maximiser ou minimiser et des doubles
+        alpha et beta pour implémenter la méthode alpha beta.
+        */
         
         if (_plateau.partieTerminee()){
             if(_plateau.partieNulle()){
-//                System.out.println("Partie nulle");
                 return 0;               
             }
             else{
                 Joueur gagnant = _plateau.vainqueur(); //Il faudrait connaitre le vainqueur
-//                System.out.println("gagnant " + gagnant);
                 if (gagnant != null){
                 int resultat = gagnant.getIdJoueur();
-//                System.out.println("resultat " + resultat);
                 return scores[resultat];}
                 else{
                     return 0;
                 }
             }
         }
-        if(profondeur>1){
+        if(profondeur>5){
             return evaluation(_plateau);
         }
     
@@ -85,19 +86,15 @@ public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
       double inf = Double.POSITIVE_INFINITY;
       double bestScore = -1 * inf;
       ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(ordi);
-//      System.out.println("Coups dispo ordi " + coups);
       for (int i = 0; i < coups.size(); i++){
         _plateau.sauvegardePosition(profondeur);
         _plateau.joueCoup(coups.get(i));
-//        System.out.println(_plateau);
-//        System.out.println("coup ordi placé " + coups.get(i));
-//        System.out.println("Gagnant provisoire " + _plateau.vainqueur());
-            double score = minimax(_plateau,humain,profondeur + 1,false);
-//            System.out.println("dernier coup ordi " + _plateau.getDernierCoup());
+            double score = minimax(_plateau,humain,profondeur + 1,false,alpha,beta);
             _plateau.restaurePosition(profondeur);
-//            System.out.println(_plateau);
-//            System.out.println("coup ordi annulé");
-//            System.out.println("dernier coup ordi " + _plateau.getDernierCoup());
+            alpha = max(alpha,score);
+            if (beta <= alpha){
+                break;
+            }
             bestScore = max(score,bestScore);
         }
       return bestScore;
@@ -106,20 +103,15 @@ public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
             double inf = Double.POSITIVE_INFINITY;
             double bestScore = inf;
             ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(humain);
-//            System.out.println("Coups dispo humain " + coups);
             for (int i = 0; i < coups.size(); i++){
                 _plateau.sauvegardePosition(profondeur);
                 _plateau.joueCoup(coups.get(i)); 
-//                System.out.println(_plateau);
-//                System.out.println("coup humain placé " + coups.get(i));
-//                System.out.println("Gagnant provisoire " + _plateau.vainqueur());
-                double score = minimax(_plateau,ordi,profondeur + 1,true);
-//                System.out.println("dernier coup humain " + _plateau.getDernierCoup());
-//                _plateau.annuleDernierCoup();
+                double score = minimax(_plateau,ordi,profondeur + 1,true,alpha,beta);
                 _plateau.restaurePosition(profondeur);
-//                System.out.println(_plateau);
-//                System.out.println("coup humain annulé");
-//                System.out.println("dernier coup humain " + _plateau.getDernierCoup());
+                  beta = min(beta,score);
+                  if (beta <= alpha){
+                  break;
+            }
                 bestScore = min(score,bestScore);
         }
             
@@ -127,7 +119,7 @@ public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
         }
     }
     
-    public double evaluation(Plateau _plateau1){
+    public double evaluation(Plateau _plateau1){ // Fonction d'évaluation pour attribuer un score si une case a été remportée ou non.
         GrilleTicTacToe9x9 _plateau = (GrilleTicTacToe9x9) _plateau1;
         double delta = 0;
         for(int i = 0; i < 3; i++){ // abscisse de la case 3x3
@@ -137,13 +129,13 @@ public class AlgoRechercheMinMax_9x9 extends AlgoRecherche {
                         Case case1 = new Case(3*i + k, 3*j + l);
                         Piece p = _plateau.getPiece(case1);
                         if (p!= null && p.getJoueur() == humain){
-                            if (_plateau.caseGagnante(_plateau.grille9x9, 3*i, 3*j, 3*i + k, 3*j + l)){ // Si on gagne
-                                delta = delta + 10;
+                            if (_plateau.caseGagnante(_plateau.grille9x9, 3*i, 3*j, 3*i + k, 3*j + l)){ // Si l'humain gagne
+                                delta = delta - 10;
                                 return delta;}
                         }
                          if (p!= null && p.getJoueur() == ordi){
-                            if (_plateau.caseGagnante(_plateau.grille9x9, 3*i, 3*j, 3*i + k, 3*j + l)){ // Si on gagne
-                                delta = delta - 10;
+                            if (_plateau.caseGagnante(_plateau.grille9x9, 3*i, 3*j, 3*i + k, 3*j + l)){ // Si l'ordi gagne
+                                delta = delta + 10;
                                 return delta;}   
                         }