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src/mcts_cassandre/AlgoRechercheAleatoire.java

+/*
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+ */
+package tictactoecodingame;
+
+import java.lang.Math;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.Random;
+import tictactoecodingame.Plateau;
+import tictactoecodingame.Coup;
+
+/**
+ *
+ * @author franck.tempet
+ */
+public class AlgoRechercheAleatoire extends AlgoRecherche{
+    Random rnd;
+
+    public AlgoRechercheAleatoire() {
+        rnd = new Random();       
+    }
+    
+    
+    // PHASE DE SELECTION 
+    
+    public static double uctValue(int totalVisit, double nodeWinScore, int nodeVisit) { // méthode pour calculer UCT du noeud enfant d'un noeud parent donné
+        if (nodeVisit == 0){
+            return Integer.MAX_VALUE;
+        }  
+        return nodeWinScore/((double) nodeVisit) + 1.41*Math.sqrt((double) Math.log( (double) (totalVisit/nodeVisit)));
+    }
+    
+    public Node selectNodeWithBestUCT(Node parent){ // méthode pour sélectionner le noeud enfant qui a le plus grand UCT
+        double max = Integer.MIN_VALUE;
+        
+        int totalVisit = parent.getState().getVisitCount(); 
+        for(Node child : parent.getChildArray()){
+            double uctValue = uctValue(totalVisit, child.getState().getWinScore(), child.getState().getVisitCount()  );
+            int i =0;
+            
+            if (uctValue> max){ // sélection du noeud possédant le meilleur uct et paramètrage de celui-ci
+                max = uctValue;
+                Node selectedNode= child;
+                selectedNode.setParent(parent);
+                parent.getChildArray().remove(child);
+                selectedNode.setChildArray(parent.getChildArray());
+                parent.getChildArray().add(child);
+                selectedNode.setCoupAssocie(parent.getState().getAllPossibleStates().get(i));
+                i=i + 1;
+            }
+        }
+        return selectedNode;
+    }
+               
+    // PHASE D'EXPANSION 
+    
+    public static void expandNode(Node node, Tree tree){
+             State newState = new State(node.getState().getPlateau(), node.getParent().getState().getJoueur(), 0, 0);
+             node.setState(newState); 
+             tree.getTree().add(node);
+            }
+
+    
+    // PHASE DE SIMULATION
+    
+    public boolean simulationFromNode(Node node, boolean _ponder){ // A FINIR
+        State state= node.getState();
+        Joueur joueur = state.getJoueur();
+        state.getPlateau().joueCoup(node.getCoupAssocie());
+        state.getPlateau().sauvegardePosition(0);
+        int i = 1;
+        
+        if (state.getPlateau().partieTerminee() != true){
+            ArrayList<Coup> coups = state.getPlateau().getListeCoups(joueur);
+            Coup coupAleatoire = coups.get(rnd.nextInt( coups.size()));            
+            
+            state.getPlateau().joueCoup( coupAleatoire);
+            state.getPlateau().sauvegardePosition(i);
+            i=i+1;
+        }
+        
+        else{
+        if (state.getPlateau().vainqueur() == joueur ){
+            return true;
+        }
+        if (state.getPlateau().vainqueur() != joueur){
+            return false;
+        }
+        for(int k=1; k<=i; k--){
+            state.getPlateau().restaurePosition(k);
+        }            
+        }    
+    }
+    
+    // PHASE DE BACKPROPAGATION
+    
+    public static void backpropagation(Tree tree, boolean resultatSimulation){
+        for(Node node: tree.getTree() ){
+            int a = node.getState().getVisitCount();
+            node.getState().setVisitCount(a + 1);
+                
+            if(resultatSimulation == true){
+                node.getState().setWinScore(node.getState().getWinScore() + 1);
+            }
+        }
+    }
+        
+        
+        
+   
+    
+    
+    
+    
+         
+@Override
+    public Coup meilleurCoup(Plateau _plateau, Joueur _joueur, boolean _ponder) {
+        
+        ArrayList<Coup> coups = _plateau.getListeCoups(_joueur);
+        
+        return coups.get(rnd.nextInt( coups.size()));
+    }
+}
+ 
+   
+