Implementación del algoritmo Monte Carlo en Tic-Tac-Toe

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Implementación del juego Tic-Tac-Toe
3. La clase del tablero
4. El algoritmo de Monte Carlo
5. Integración de redes neuronales
6. Fortaleza y precisión del algoritmo
7. Limitando las iteraciones
8. Ejemplo de juego con pocas iteraciones
9. Ejemplo de juego con más iteraciones
10. Próximos pasos: integración de redes neuronales

La Implementación del Juego Tic-Tac-Toe 🎮

El juego Tic-Tac-Toe es uno de los juegos más simples y populares del mundo. En esta serie, aprenderemos cómo implementar una inteligencia artificial (IA) capaz de jugar Tic-Tac-Toe utilizando el algoritmo de Monte Carlo. Pero primero, veamos el motivo detrás de la elección de este algoritmo.

1. Introducción 🌟

Recientemente, he mejorado mi propio motor de ajedrez al incorporar eficientemente redes neuronales actualizables del motor Stockfish. Esta mejora ha aumentado significativamente el rendimiento y la fuerza de juego de mi motor. Esto despertó mi interés en implementar el algoritmo de Monte Carlo en mi propio proyecto, pero quería comenzar con algo más sencillo que el ajedrez. Por eso decidí crear una IA para jugar al Tic-Tac-Toe, que estaría impulsada por el algoritmo de Monte Carlo.

2. Implementación del juego Tic-Tac-Toe 🎮

En esta primera parte de la serie, nos enfocaremos en implementar el juego en sí. Esto incluye la representación del tablero, la generación de movimientos y la detección de victorias o derrotas.

La clase principal es la clase del tablero, la cual se encarga de llevar el seguimiento del estado actual del juego. También implementaremos métodos para generar los posibles movimientos legales y para verificar si (Continuar...)