Discussion :

[kaisser]

Bonjour,

Je viens de terminer la partie graphique d'un jeu d'échec avec les règles et tout , donc 2 personnes peuvent jouer avec mon jeu maintenant.

J'aimerais commencer la partie intelligence artificielle, en faisant mes recherches je sais que je dois utiliser l'algorithme minmax avec la coupure alpha-beta.

je cherche depuis deux jours à quoi consiste cette fonction d'évaluation,
je me demande si quelqu'un peut m'aider en me donnant un lien ou un bout de code pour commencer.

Merci d'avance !

[Franck Dernoncourt]

fonction d'évaluation =

The search would be perfect if the computer could scan the entire tree: you go all the way to the end of the game, and find out what's going to happen in every case. Then you work backwards, and pick the solution which increases its chances of winning the most. That's all very nice, but in chess there's no way of getting to the end of the tree. And that's where evaluation comes in.

Instead of going all the way to the leafs of the tree, we stop at a specific node, and try to estimate how good this situation is. This is usually enough to indicate if the branch should be chosen or not, but all depends on the quality of the evaluation function. Typically, an evaluation function is hand-crafted by an expert. All the experience and knowledge is crammed into a small equation that tells the search how good a node is.

(Source : http://artificialintelligence.ai-dep...epBlue-AI.html)


Dans le cas des échecs, une des fonction d'évaluation les plus simples et plutôt efficace est :

Eval Function = (a * no. knights) + (b * no. bishops) + (c * no. rooks) + (d * no. queens) + (e * no. of moves available)

(Source : http://www.cs.nott.ac.uk/~gxw/chessdet.html)