Replace AlgoRechercheMinMax.java

src/tictactoecodingame/AlgoRechercheMinMax.java

@@ -15,6 +15,10 @@ import java.util.ArrayList;
  */
 public class AlgoRechercheMinMax extends AlgoRecherche {
     
+    /* Le but de cet algorithme est d'implémenter la méthode MinMax au jeu TicTacToe. La fonction d'évaluation est ici assez simple elle retourne 1 sur le noeud si
+    l'ordi gagne la partie et -1 si l'ordi perd la partie. Cet algorithme est implémenté avec l'amélioration alpha beta.
+    */
+    
     Joueur humain;
     Joueur ordi;
     public AlgoRechercheMinMax(Joueur _ordi1, Joueur _joueur1){
@@ -23,28 +27,27 @@ public class AlgoRechercheMinMax extends AlgoRecherche {
 
     }
     
-    String[][] grille = {{"","",""},{"","",""},{"","",""}};
-    double[] scores = {-1,1,0};
+    double[] scores = {-1,1,0}; // Score -1 si partie perdue, 1 si partie gagnée et 0 si égalité.
 
     @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 ponder pour laisser l'ordi réfléchir.    
+        */
+        
       double inf = Double.POSITIVE_INFINITY;
       double bestScore = -1 * inf;
       CoupTicTacToe meilleur_coup = null ;
+      double alpha = -1 * inf; // méthode alpha beta
+      double beta = inf;
       ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(ordi);
       
       for (int i = 0; i < coups.size(); i++){
-        _plateau.sauvegardePosition(0);
+        _plateau.sauvegardePosition(0); // Pour pouvoir revenir à cet état une fois les simulations finies et les scores calculés.
         _plateau.joueCoup(coups.get(i));
-        //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.annuleDernierCoup();
-        _plateau.restaurePosition(0);
-        //System.out.println("annule coup initial");
-        //System.out.println(_plateau);
-        if (score > bestScore){
+        _plateau.restaurePosition(0); // Retour à la configuration initiale après calcul des scores.
+        if (score > bestScore){ // On modifie le bestScore si on en trouve un meilleur.
             bestScore = score;
             meilleur_coup = (CoupTicTacToe)coup_provisoire;
                 }
@@ -53,35 +56,36 @@ public class AlgoRechercheMinMax 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()){
                 return 0;               
             }
             else{
-                Joueur gagnant = _plateau.vainqueur(); //Il faudrait connaitre le vainqueur
+                Joueur gagnant = _plateau.vainqueur(); //Il faut connaitre le vainqueur
                 int resultat = gagnant.getIdJoueur();
-                return scores[resultat];
-            }
+                return scores[resultat];}
+
+            
         }      
         if (isMaximizing) { //ordi qui joue
       double inf = Double.POSITIVE_INFINITY;
       double bestScore = -1 * inf;
       ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(ordi);
-      for (int i = 0; i < coups.size(); i++){
+      for (int i = 0; i < coups.size(); i++){ // On suit le même principe que précédemment.
         _plateau.sauvegardePosition(profondeur);
         _plateau.joueCoup(coups.get(i));
-        //System.out.println(_plateau);
-        //System.out.println("coup ordi");
-            double score = minimax(_plateau,humain,profondeur + 1,false);
-            //System.out.println("dernier coup " + _plateau.getDernierCoup());
-            //_plateau.annuleDernierCoup();
+            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 " + _plateau.getDernierCoup());
             bestScore = max(score,bestScore);
+            alpha = max(alpha,score); // Méthode alpha beta
+            if (beta <= alpha){
+                break; // Ne vérifié pas les cas où on sait que les branches suivantes auront une évaluation inférieure à une déjà possible.
+            }
         }
       return bestScore;
      }
@@ -89,19 +93,16 @@ public class AlgoRechercheMinMax extends AlgoRecherche {
             double inf = Double.POSITIVE_INFINITY;
             double bestScore = inf;
             ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(humain);
-            for (int i = 0; i < coups.size(); i++){
+            for (int i = 0; i < coups.size(); i++){ // On suit le même principe que précédemment.
                 _plateau.sauvegardePosition(profondeur);
                 _plateau.joueCoup(coups.get(i)); 
-                //System.out.println(_plateau);
-                //System.out.println("coup humain");
-                double score = minimax(_plateau,ordi,profondeur + 1,true);
-                //System.out.println("dernier coup " + _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 " + _plateau.getDernierCoup());
                 bestScore = min(score,bestScore);
+                beta = min(beta,score);
+            if (beta <= alpha){
+                break; // Ne vérifié pas les cas où on sait que les branches suivantes auront une évaluation supérieure à une déjà possible.
+            }
         }
             
             return bestScore;