Tic-Tac-Toe mit KI-Gegner

Spiele gegen einen intelligenten Computergegner, der den Minimax-Algorithmus verwendet

Tic-Tac-Toe Spielen

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So habe ich das gemacht

Dieses Tic-Tac-Toe-Projekt war eine spannende Herausforderung in algorithmischer Programmierung. Mein Ziel war es, nicht nur ein funktionierendes Spiel zu entwickeln, sondern auch eine künstliche Intelligenz zu implementieren, die auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen spielen kann. Die größte Herausforderung war die Implementierung des Minimax-Algorithmus für den unschlagbaren Schwierigkeitsgrad.

Der Minimax-Algorithmus

Minimax ist ein Entscheidungsalgorithmus, der häufig in strategischen Spielen verwendet wird. Der Algorithmus simuliert alle möglichen Spielverläufe von einer gegebenen Position aus und bewertet diese, um den optimalen Zug zu finden.

Der Algorithmus funktioniert in folgenden Schritten:

  1. Er baut einen Entscheidungsbaum aller möglichen Züge auf
  2. Er bewertet jedes mögliche Spielende (Sieg, Niederlage, Unentschieden)
  3. Er wählt den Zug, der die maximale Auszahlung für den KI-Spieler sicherstellt
  4. Er geht davon aus, dass der menschliche Spieler optimale Züge macht

Für Tic-Tac-Toe ist der Minimax-Algorithmus perfekt geeignet, da der Suchbaum relativ klein ist und alle Möglichkeiten durchgespielt werden können.

1. Die Spielimplementierung

Das Spiel selbst ist mit einfachem HTML, CSS und JavaScript umgesetzt. Ich habe ein responsives Design gewählt, das auf allen Geräten gut funktioniert. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv gestaltet und bietet dem Spieler alle notwendigen Informationen auf einen Blick.

Das JavaScript hat mehrere Hauptaufgaben:

  • Es verwaltet den Spielzustand und die Logik
  • Es zeichnet das Spielfeld und aktualisiert es bei jedem Zug
  • Es implementiert die KI für die verschiedenen Schwierigkeitsgrade
  • Es verwaltet die Statistiken

2. Die KI-Implementierung

Für die KI habe ich drei verschiedene Schwierigkeitsgrade implementiert:

Einfach

Der KI-Gegner macht zufällige Züge, was ihn leicht zu schlagen macht. Diese Stufe ist ideal für Anfänger.

Mittel

Der KI-Gegner mischt zufällige Züge mit optimalen Zügen. Diese Stufe bietet eine gute Balance zwischen Herausforderung und Erfolgschancen.

Schwer

Der KI-Gegner verwendet den Minimax-Algorithmus und ist praktisch unschlagbar. Das beste Ergebnis, das man erreichen kann, ist ein Unentschieden.

Die Implementierung des Minimax-Algorithmus war besonders interessant, da ich verstehen musste, wie man einen Suchbaum für ein Spiel mit begrenzten Möglichkeiten aufbaut und durchläuft.

3. Zusätzliche Funktionen

Um das Spielerlebnis zu verbessern, habe ich mehrere Zusatzfunktionen implementiert:

  • Statistiken: Das Spiel zählt Gewinne, Verluste und Unentschieden und speichert diese im localStorage des Browsers.
  • Lokale Sound-Effekte: Verschiedene Sounds für Züge, Siege und Niederlagen, die aus dem lokalen assets/sounds/ Ordner geladen werden.
  • Statistiken zurücksetzen: Ein Button ermöglicht das Zurücksetzen der gespeicherten Statistiken.
  • Responsive Design: Das Spiel passt sich an verschiedene Bildschirmgrößen an.

4. Technische Umsetzung

Für die technische Umsetzung habe ich moderne Webtechnologien verwendet:

  • HTML5 für die Struktur des Spiels
  • CSS3 mit Flexbox und Grid für das Layout und die Animationen
  • JavaScript (ES6) für die Spiel-Logik und KI-Implementierung
  • Local Storage API zum Speichern von Statistiken und Einstellungen
  • Web Audio API für die Sound-Effekte aus lokalen Dateien

Die größte Herausforderung war die Optimierung des Minimax-Algorithmus, um auch auf älteren Geräten eine flüssige Performance zu gewährleisten. Durch Begrenzung der Suchtiefe und optimierte Bewertungsfunktionen konnte ich dies erreichen.

5. Zusammenspiel von allem

Der fertige Ablauf sieht also so aus:

  • Du wählst einen Schwierigkeitsgrad und beginnst das Spiel.
  • JavaScript verwaltet den Spielzustand und zeichnet das Spielfeld.
  • Bei jedem Zug prüft das Script, ob das Spiel beendet ist.
  • Falls nicht, ist die KI an der Reihe und berechnet ihren Zug.
  • Die Statistiken werden aktualisiert und im Browser gespeichert.
  • Bei Spielende werden Sound-Effekte aus dem lokalen Ordner abgespielt.
  • Mit dem Reset-Button können die Statistiken zurückgesetzt werden.

Dieses Projekt war eine ausgezeichnete Übung in algorithmischem Denken und der Umsetzung komplexer Logik in einer Webumgebung.

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