بررسی الگوریتم‌های معروف در دامیننس تتر

دامنه Tetris یکی از محبوب‌ترین بازی‌های رایانه‌ای است که در آن بلوک‌ها را باید به صورت عمودی سقوط داده و سعی د

توسط مدیر سایت در 23 دی 1402

دامنه Tetris یکی از محبوب‌ترین بازی‌های رایانه‌ای است که در آن بلوک‌ها را باید به صورت عمودی سقوط داده و سعی در پر کردن خطوط افقی را داریم تا خطوط پاک شده و امتیاز کسب کنیم. در دامنه Tetris، الگوریتم‌ها می‌توانند کمک مهمی در بهبود عملکرد و در نتیجه به افزایش امتیاز در بازی کنند. در این میان چند الگوریتم معروف در این دامنه وجود دارد که در ادامه به بررسی آن‌ها می‌پردازیم.

الگوریتم انتخاب بهترین مکان برای قرار دادن بلاک: در دامنه Tetris، بلاک‌ها به صورت عمودی سقوط می‌کنند و مهم است که بهترین مکان برای قرار دادن هر بلاک را انتخاب کنیم تا بهبودی در خطوط افقی ایجاد کنیم. در این الگوریتم، با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی، سعی می‌شود بهترین مکان برای نگهداری هر بلاک در نظر گرفته شود و بلاک به صورت اتوماتیک در آن قرار داده شود.

الگوریتم حذف خطوط پر شده: یکی از اهداف در Tetris، پر کردن خطوط هستند. بعد از پر شدن یک خط افقی در بازی، آن خط حذف شده و امتیاز بهبود می‌یابد. در این الگوریتم، با استفاده از تفریع و مبانی تئوری Tetris، بررسی می‌شود که کدام خطوط نمی‌توانند در ادامه‌ی بازی پر شوند و باید در اولین فرصت حذف شوند. این کار باعث بهبود عملکرد به بازیکن می‌شود و امتیاز را افزایش می‌دهد.

الگوریتم نگهداری تعادل بین خطوط: در برخی مواقع، برای انجام حرکت‌هایی مانند چرخش یا جابه‌جایی بلاک‌ها، خطوطی در میان بازی پر شده‌اند. در این صورت باید این خطوط را خالی کرده و تعادلی بین خطوطی که پر شده‌اند و آنهایی که باز هستند ایجاد کرد. در این الگوریتم، با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و حلقه‌های درجا شده، بررسی می‌شود که کدام خطوط باید پر شده و باید خطوط باقیمانده جابه‌جا شوند تا تعادل میان خطوط ایجاد شود.

به طور خلاصه، در بررسی الگوریتم‌های معروف در دامنه Tetris، الگوریتم انتخاب بهترین مکان برای قرار دادن بلاک، الگوریتم حذف خطوط پر شده و الگوریتم نگهداری تعادل بین خطوط مورد توجه قرار می‌گیرند. این الگوریتم‌ها می‌توانند در بهبود عملکرد و به دنبال آن افزایش امتیاز Tetris مؤثر باشند.



معرفی الگوریتم‌های معروف در دامنه تتر

تتر یکی از معروف‌ترین بازی‌های رایانه‌ای است که از سال ۱۹۸۴ به بازار عرضه شده است. در این بازی، مهارت و استراتژی شما در قرار دادن قطعات چهار تایی، کنترل حرکت آن‌ها درون صفحه و سرعت بازی در محورهای عمودی، افقی و چرخش آن‌ها تعیین کننده پیروزی شما در بازی خواهد بود. بسیاری از الگوریتم‌های معروف توسعه داده شده‌اند تا به شما در سربلندی از میان رقبا کمک کنند.

یکی از الگوریتم‌های معروف در دامنه تتر، الگوریتم جفت‌شسیت برتنسبورگ است. این الگوریتم با استفاده از یک برتنسبورگ مربع شبکه‌ای با سایز ۴x۴، مکانیزمی برای انجام چرخش‌ها و حرکت‌ها ارائه می‌دهد. در این الگوریتم، تمام حرکت‌ها و چرخش‌ها در یک چرخه ۶۰ درجه‌ای دسته‌بندی شده‌اند و می‌توانید با استفاده از این چرخه، تمام قطعات را در مکان مناسبی قرار دهید. الگوریتم جفت‌شسیت برتنسبورگ با استفاده از این چرخه و قابلیت تشخیص الگوهای خاص در بازی، به شما کمک می‌کند تا با سرعت بیشتری پیش بروید و به امتیاز بالاتری برسید.

الگوریتم بروت‌فورس، یکی دیگر از الگوریتم‌های معروف در تتر است. این الگوریتم با استفاده از روشی ساده و قوی به نام "قرار‌دادن تمام امکانات" عمل می‌کند. در این روش، تمام حالات ممکن قطعات چهار تایی را در صفحه مقایسه می‌کنید و سپس نقطه‌ای را برای قرار دادن قطعه بعدی انتخاب می‌کنید که به طور نظمی دقیق، سرعت بیشتری در بازی برای شما فراهم می‌کند. الگوریتم بروت‌فورس با استفاده از امکانات محاسباتی رایانه، به شما کمک می‌کند تا به بهترین وضعیت قطعات برسید و به امتیاز بالاتری در بازی دست پیدا کنید.

در نهایت، الگوریتم اسنیکو است. این الگوریتم با ترکیب استراتژی‌های مختلف و استفاده از حالات خاص در تتر، سبب شده تا به شما واقعا احساسی حماسی در بازی بدهد. اسنیکو با استفاده از الگوها و نقشه‌های مخفی، به شما موقعیت‌های بسیار خوب در بازی ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد تا در بازی جلو بروید و با موفقیت بیشتری به پایان برسید. این الگوریتم با عبور از مرحله به مرحله به سبک یک بازیچه‌ی روانی، شما را به یکی از بهترین بازیکنان تتر تبدیل می‌کند.



تحلیل الگوریتم Manhatten Distance در دامنه تتر

تحلیل الگوریتم Manhattan Distance یکی از الگوریتم‌های محاسبه فاصله بین دو نقطه در دامنه تتر است. الگوریتم Manhattan Distance بر اساس مفهوم فاصله منهتن، که نام آن از این دلیل استفاده شده که شبیه به شبکه خیابانی چیدمان شهر مانهتن است، از یک نقطه به نقطه دیگر در دامنه، را محاسبه می‌کند.

از آنجا که تتر یک بردار نوع 4 است که شامل 4 رنگ قرمز، سبز، آبی و شفافیت است، هر نقطه در تتر را می‌توان به صورت یک بردار ترتیبی از اعداد صحیح نشان داد. معمولاً در حالت ساده دو بردار نقطه اول (x1، y1، z1، a1) و نقطه دوم (x2، y2، z2، a2) مشخص می‌شوند و الگوریتم تعیین فاصله منهتن بین آنها را محاسبه می‌کند.

برای محاسبه فاصله منهتن بین دو نقطه در تتر، می‌توان از فرمول زیر استفاده کرد:

Manhattan Distance = |x1 - x2| + |y1 - y2| + |z1 - z2| + |a1 - a2|

در این فرمول، ترم اول نماینده فاصله بین مولفه x این دو نقطه است، ترم دوم نماینده فاصله بین مولفه y، ترم سوم نماینده فاصله بین مولفه z و ترم چهارم نماینده فاصله بین مولفه a است. هر یک از این ترم‌ها را مطابق با مقدار مطلق اختلاف دو مولفه بین دو نقطه محاسبه می‌کنیم و جمع کنند.

الگوریتم Manhattan Distance به دلیل سادگی و سرعت محاسبه، در مواردی استفاده می‌شود که برای تحلیل تتر، نگرانی بیشتری بر روی مولفه‌ها نسبت به ترکیب آن‌ها نداشته باشیم. به این معنی که تشخیص فاصله بین دو نقطه در تتر بر اساس مجموع فاصله هر مولفه، برای بسیاری از مسائل یافتن فاصله بهینه میان دو نقطه است.



بررسی الگوریتم BreadthFirst Search در دامنه تتر

الگوریتم Breadth First Search یکی از مهمترین الگوریتم‌های مورد استفاده در علوم کامپیوتر است که برای جستجوی سطحی در دامنه تتر (Tetris) استفاده می‌شود. در این الگوریتم، نقطه شروع را تعیین می‌کنیم و سپس به صورت پیوسته و سطح به سطح درخت جستجو می‌کنیم تا به نقطه‌ای برسیم که شرایط خاصی برآورده می‌کند. این الگوریتم به دلیل سادگی و کارایی خود، در بسیاری از مسائل جستجو مورد استفاده قرار می‌گیرد.

برای استفاده از الگوریتم Breadth First Search در دامنه تتر، ابتدا نیاز داریم تا محل قرارگیری تتر فعلی و شکل تتر بعدی را به عنوان ورودی دریافت کنیم. سپس تمام حرکات ممکن را از محل قرارگیری فعلی بررسی می‌کنیم و برای هر حرکت، شکل تتر جدید را محاسبه و با استفاده از تابع ارزیابی، مقداری به آن اختصاص می‌دهیم.

در نهایت، حرکتی که نقطه قرارگیری تتر را بیشترین امتیاز را به خود اختصاص داده باشد را انتخاب می‌کنیم و پس از انجام آن، به مرحله بعدی می‌رویم. با ادامه این الگوریتم به صورت متوالی، بهبودهایی در عملکرد و نتایج خواهیم داشت و در نهایت ممکن است به جواب بهینه برسیم.

همانطور که می‌توانید ببینید، الگوریتم Breadth First Search در دامنه تتر از الگوریتم‌های دیگر نیز استفاده می‌شود و به علت سادگی و کارایی خود، مورد توجه قرار گرفته است. با استفاده از این الگوریتم، می‌توانیم به صورت سریع و بهینه جستجوهای سطحی را در دامنه تتر انجام دهیم و به جواب دلخواه برسیم.



مقایسه الگوریتم‌های A* و Greedy در دامنه تتر

الگوریتم A* و Greedy هردو الگوریتم‌های جستجوی اطلاعات هستند که برای حل مسائل با شکل تتر، به کار می‌روند. این دو الگوریتم با استفاده از یک مجموعه از گره‌ها و تعیین هزینه به هر یک از گره‌ها، اقدام به جستجو در دامنه تتر می‌کنند تا به یک حالت نهایی برسند. با وجود این که هر دو الگوریتم برای هدف خود از اطلاعات تتر استفاده می‌کنند، اما در روش و معیار هزینه‌گذاری گره‌ها تفاوت دارند.

در الگوریتم A*، در هر مرحله معیاری به نام هزینه تخمینی (heuristic cost) برای هر یک از گره‌ها محاسبه می‌شود. این هزینه تخمینی معیاری است که در نظر گرفته می‌شود که با گرفتن هر یک از گره‌ها، هزینه‌ای که باید برای رسیدن به حالت نهایی پرداخت شود، تخمین زده شود. سپس با جمع‌آوری هزینه‌های واقعی گره‌ها از ابتدا تا همین حالت و هزینه‌های تخمینی از این حالت تا حالت نهایی، مجموعی به نام هزینه نهایی (final cost) برای هر گره محاسبه می‌شود. الگوریتم A* همیشه گره‌های با کمترین هزینه نهایی را بررسی می‌کند و در نهایت به حالت نهایی می‌رسد.

در مقابل، الگوریتم Greedy فقط به هزینه تخمینی برای گره‌ها توجه می‌کند و به جستجو برای رسیدن به هزینه کمتر می‌پردازد، بدون در نظر گرفتن هزینه‌های واقعی. با توجه به این روش، الگوریتم Greedy ممکن است به نتیجه‌ای برسد که هزینه کلی آن از هزینه نهایی کمتر است، اما نمی‌تواند تضمین کند که به جواب بهینه رسیده است.

در نتیجه، الگوریتم A* با ترکیبی از هزینه‌های واقعی و هزینه تخمینی به حالت نهایی دامنه تتر می‌رسد، در حالی که الگوریتم Greedy فقط با توجه به هزینه تخمینی به حالت نهایی می‌رود. به همین دلیل، الگوریتم A* در برخی موارد می‌تواند به جواب بهینه برسد، در حالی که الگوریتم Greedy فقط قادر است به جواب بهینه نزدیک شود. بدون شک هر کدام از الگوریتم‌ها برای موارد خاصی ممکن است مناسب باشد و لازم است بر اساس شرایط و نیازهای جستجو، از الگوریتم مناسب استفاده شود.



بررسی الگوریتم‌های Minimax و AlphaBeta Pruning در دامنه تتر

دامنه تتر یکی از بازی‌های استراتژیک و مطرح در دنیای ویدیوگیم است که در ابتدا در سال ۱۹۸۴ توسط شرکت روسیه ساخته شد. در این بازی، هدف اصلی بازیکنان ایجاد و تلفیق خطوط افقی با استفاده از اشکالی که از بالای صفحه به سمت پایین متوالیاً سقوط می‌کنند است. با هر تلفیقی که بازیکن ایجاد کند، خطوط متوالی از صفحه حذف می‌شوند و به او امتیاز داده می‌شود.

برای تحلیل این بازی و یافتن بهترین حرکت‌ها، در زمان‌های گذشته الگوریتم‌های مختلفی مانند Minimax و AlphaBeta Pruning مورد استفاده قرار می‌گرفتند. الگوریتم Minimax روشی است که به طور ساده بازی را درختی از حالات مختلف تقسیم می‌کند و با استفاده از الگوریتم بازگشتی و تصمیم‌گیری روی این درخت، بهترین حرکت‌ها را برای بازیکن محاسبه می‌کند. هر حرکت در این الگوریتم با یک امتیاز توصیف می‌شود که نشان می‌دهد در صورت انجام آن حرکت، بازیکن با چه وضعیتی مواجه می‌شود.

از طرف دیگر، الگوریتم AlphaBeta Pruning تقریباً مشابه الگوریتم Minimax عمل می‌کند، با این تفاوت که در صورتی که بفهمد حرکتی نسبت به حالت کنونی خوب نیست، به جای محاسبه دقیق تمام حرکت‌ها، قطع می‌کند و از محاسبه آن‌ها خودداری می‌کند. به این ترتیب، الگوریتم AlphaBeta Pruning قادر است به سرعت و با بهره‌وری بیشتر از منابع، بهترین حرکت‌ها را بیابد.

با توجه به مختصات محدودیت‌های موجود در بازی تتر، استفاده از الگوریتم‌های مذکور برای تحلیل بازی و یافتن حرکت‌های بهینه می‌تواند بسیار سودمند و موثر باشد. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم AlphaBeta Pruning، می‌توان به سرعت بررسی هزاران حالت مختلف از بازی را انجام داد و بهترین ترکیبی از حرکت‌ها را پیدا کرد که حیرت‌انگیز و تصادفی به نظر نمی‌رسد!


دامیننس تتر

منبع
مقالات مشابه
نظرات کاربرن