Algoritmo minimax

1. ALGORITMO MINIMAX
INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
AUTOR:
• JEFFERSON CLÍDER GUILÉN VALENZUELA

2. INTRODUCCIÓN
Este algoritmo de decisión se utiliza para minimizar la pérdida
máxima aplicada en juegos entre adversarios.
La Información es completa ya que cada jugador conoce el
estado del otro, y puede elegir el mejor movimiento para cada
jugador, suponiendo que el contrincante escogerá el peor.
Devuelve la acción correspondiente al movimiento mejor posible,
es decir, el movimiento que conduce al resultado con la mejor
utilidad, conforme al axioma que el oponente juega para
minimizar la utilidad. Las funciones Valor-Max y el Valor-Min
pasan por el árbol de juegos entero, por todos los caminos hacia
las hojas, para determinar el valor que le llega a un estado.

3. El algoritmo MINIMAX es un procedimiento recursivo y el corte de
la recursión está dado por alguna de las siguientes condiciones:
Gana algún jugador
Se han explorado N capas, siendo N el límite establecido
Se ha agotado el tiempo de exploración
Se ha llegado a una situación estática donde no hay grandes
cambios de un nivel a otro.
ALGORITMO MINIMAX
• Posición inicial.
• Conjunto de operadores o reglas del juego (definen movimientos
legales)
• Estado terminal
• Función de utilidad, ej. gana, pierde, empata
REPRESENTACIÓN DE LOS JUEGOS

4. PASOS DEL ALGORITMO MINIMAX
1. Generar el árbol de juego. Se generarán todos los nodos
hasta llegar a un estado terminal.
2. Calcular los valores de la función de utilidad para cada nodo
terminal.
3. Calcular el valor de los nodos superiores a partir del valor de
los inferiores. Alternativamente se elegirán los valores mínimos
y máximos representando los movimientos del jugador y del
oponente, de ahí el nombre de MINIMAX.
4. Elegir la jugada valorando los valores que han llegado al
nivel superior.

5. EJEMPLO DEL ALGORITMO MINIMAX

6. CONCLUSIONES
El algoritmo MINIMAX es un método de decisión
para minimizar la pérdida máxima esperada en
juegos con adversario y con información perfecta.
MINIMAX es un algoritmo recursivo.
La desventaja es que debe recorrer todos los nodos
del árbol para encontrar la solución óptima.

7. BIBLIOGRAFÍA
• Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque
Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España
• Ponce, P. 2011. Inteligencia artificial con aplicaciones a la
ingeniería. Primera Edición.
• García, A. 2012. Inteligencia artificial, Fundamentos, práctica
y aplicaciones. Primera Edición.
• Benítez, R., Escudero, G., Masip, D., Kanaan, S., 2014,
Inteligencia artificial avanzada. Primera Edición.