Bot Divin corrigé (plus performant)

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2026-02-05 22:23:07 +01:00
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@@ -2,14 +2,14 @@ package fr.iut_fbleau.Bot;
import fr.iut_fbleau.Avalam.*;
import fr.iut_fbleau.GameAPI.*;
import java.util.*;
/**
* Bot "Divin" (alpha-beta + évaluateur pondéré).
* Bot expert utilisant l'algorithme Alpha-Beta pour le jeu Avalam.
* * Idée :
* - Utilise l'algorithme Alpha-Beta pour anticiper les coups.
* - Évalue les plateaux non terminaux en accordant plus d'importance aux tours hautes.
* - Explore l'arbre des coups possibles jusqu'à une profondeur donnée.
* - Utilise l'élagage Alpha-Beta pour optimiser la recherche.
* - Évalue les positions selon le contrôle des tours et leur hauteur.
*/
public class DivineBot extends AbstractGamePlayer {
@@ -18,184 +18,141 @@ public class DivineBot extends AbstractGamePlayer {
/** Joueur contrôlé par ce bot (PLAYER1 ou PLAYER2). */
private final Player me;
/** Profondeur maximale de recherche avant évaluation. */
/** Profondeur maximale de recherche (cut-off). */
private final int maxDepth;
/** Générateur aléatoire pour choisir parmi les meilleurs coups équivalents. */
/** Générateur aléatoire pour départager les coups de même valeur. */
private final Random rng = new Random();
// Constructeur
/**
* Construit le bot Divine.
*
* @param p joueur contrôlé par ce bot
* @param maxDepth profondeur de l'arbre de recherche
* Construit un bot DivineBot.
* * @param p joueur contrôlé par ce bot
* @param maxDepth profondeur maximale de recherche
*/
public DivineBot(Player p, int maxDepth) {
super(p);
this.me = p;
this.maxDepth = Math.max(1, maxDepth);
this.maxDepth = 2;
}
// Méthodes
/**
* Méthode principale de décision du bot.
* Explore le premier niveau de l'arbre et lance les appels Alpha-Beta.
* * @param board état actuel du jeu
* @return le meilleur coup calculé (AbstractPly)
* Méthode appelée par GameAPI : le bot doit choisir le meilleur coup possible.
* * @param board copie sûre de l'état de jeu (IBoard)
* @return le coup choisi (AbstractPly) ou null si aucun coup n'est possible
*/
@Override
public AbstractPly giveYourMove(IBoard board) {
if (board == null || board.isGameOver()) return null;
List<AbstractPly> moves = listMoves(board);
if (moves.isEmpty()) return null;
boolean isMax = board.getCurrentPlayer() == me;
int bestValue = isMax ? Integer.MIN_VALUE : Integer.MAX_VALUE;
int bestValue = Integer.MIN_VALUE;
List<AbstractPly> bestMoves = new ArrayList<>();
int alpha = Integer.MIN_VALUE;
int beta = Integer.MAX_VALUE;
for (AbstractPly m : moves) {
IBoard next = board.safeCopy();
next.doPly(m);
// On calcule la valeur du plateau après ce coup
int value = alphaBeta(next, maxDepth - 1, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE);
// Appel récursif pour évaluer la suite du coup
int value = alphaBeta(next, maxDepth - 1, alpha, beta);
if (isMax) {
if (value > bestValue) {
bestValue = value;
bestMoves.clear();
bestMoves.add(m);
} else if (value == bestValue) {
bestMoves.add(m);
}
alpha = Math.max(alpha, bestValue);
} else {
if (value < bestValue) {
bestValue = value;
bestMoves.clear();
bestMoves.add(m);
} else if (value == bestValue) {
bestMoves.add(m);
}
beta = Math.min(beta, bestValue);
if (value > bestValue) {
bestValue = value;
bestMoves.clear();
bestMoves.add(m);
} else if (value == bestValue) {
bestMoves.add(m);
}
}
// Retourne un coup au hasard parmi les meilleurs ex-aequo
return bestMoves.get(rng.nextInt(bestMoves.size()));
}
/**
* Algorithme récursif de recherche avec élagage Alpha-Beta.
* Fonction récursive Alpha-Beta pour évaluer l'arbre de décision.
* * @param board état actuel du plateau
* @param depth profondeur restante à explorer
* @param alpha borne inférieure
* @param beta borne supérieure
* @return la valeur de l'évaluation
*/
private int alphaBeta(IBoard board, int depth, int alpha, int beta) {
if (board.isGameOver()) {
Result r = board.getResult();
if (r == Result.DRAW) return 0;
boolean p1Wins = (r == Result.WIN);
boolean amIP1 = (me == Player.PLAYER1);
return (p1Wins == amIP1) ? 10000 : -10000;
}
// Cas de base : fin de partie ou limite de profondeur atteinte
if (board.isGameOver()) return terminalValue(board);
if (depth == 0) return evaluate(board);
boolean isMax = board.getCurrentPlayer() == me;
// Si c'est à moi de jouer, je maximise. Sinon, je minimise.
boolean isMax = (board.getCurrentPlayer() == me);
int best = isMax ? Integer.MIN_VALUE : Integer.MAX_VALUE;
List<AbstractPly> moves = listMoves(board);
if (moves.isEmpty()) {
return evaluate(board);
}
for (AbstractPly m : listMoves(board)) {
IBoard next = board.safeCopy();
next.doPly(m);
int val = alphaBeta(next, depth - 1, alpha, beta);
if (isMax) {
int best = Integer.MIN_VALUE;
for (AbstractPly m : moves) {
IBoard next = board.safeCopy();
next.doPly(m);
int val = alphaBeta(next, depth - 1, alpha, beta);
if (isMax) {
best = Math.max(best, val);
alpha = Math.max(alpha, best);
if (alpha >= beta) break; // Coupure Beta
}
return best;
} else {
int best = Integer.MAX_VALUE;
for (AbstractPly m : moves) {
IBoard next = board.safeCopy();
next.doPly(m);
int val = alphaBeta(next, depth - 1, alpha, beta);
} else {
best = Math.min(best, val);
beta = Math.min(beta, best);
if (alpha >= beta) break; // Coupure Alpha
}
return best;
if (alpha >= beta) break;
}
return best;
}
/**
* Calcule la valeur de l'état final (Victoire / Défaite).
*/
private int terminalValue(IBoard board) {
Result r = board.getResult();
if (r == null) return 0;
if (r == Result.DRAW) return 0;
boolean botIsP1 = (me == Player.PLAYER1);
// Si le bot gagne, valeur positive élevée, sinon valeur négative
return ((r == Result.WIN) == botIsP1) ? 100000 : -100000;
}
/**
* Heuristique évoluée pour Avalam :
* Calcule un score basé sur le contrôle des tours et leur hauteur.
* Les tours de hauteur 5 sont prioritaires car elles sont bloquées.
* Heuristique spécifique à Avalam.
* Valorise le contrôle des tours, avec un bonus pour les tours de hauteur 5 (verrouillées).
* * @param board plateau à évaluer
* @return score numérique de la position (positif si avantageux)
*/
private int evaluate(IBoard board) {
if (!(board instanceof AvalamBoard)) return 0;
AvalamBoard b = (AvalamBoard) board;
// Configuration des couleurs
Color myColor = (me == Player.PLAYER1) ? Color.YELLOW : Color.RED;
Color oppColor = (myColor == Color.YELLOW) ? Color.RED : Color.YELLOW;
int score = 0;
for (int r = 0; r < AvalamBoard.SIZE; r++) {
for (int c = 0; c < AvalamBoard.SIZE; c++) {
Tower t = b.getTowerAt(r, c);
if (t == null) continue;
if (t == null || t.getHeight() == 0) continue;
int h = t.getHeight();
// Une tour de 5 vaut beaucoup plus car elle est "verrouillée".
int val = (t.getHeight() == 5) ? 10 : 1;
// Pondération selon la hauteur (heuristique "Divine")
int value =
(h == 5) ? 1000 :
(h == 4) ? 300 :
(h == 3) ? 120 :
(h == 2) ? 40 : 10;
if (t.getColor() == myColor) score += value;
else score -= value;
if (t.getColor() == myColor) {
score += val;
} else {
score -= val;
}
}
}
return score;
}
/**
* Génère la liste de tous les coups possibles sur le plateau donné.
* Récupère la liste de tous les coups légaux disponibles sur le plateau.
* * @param board plateau actuel
* @return liste des coups possibles
*/
private List<AbstractPly> listMoves(IBoard board) {
List<AbstractPly> moves = new ArrayList<>();
board.iterator().forEachRemaining(moves::add);
Iterator<AbstractPly> it = board.iterator();
while (it.hasNext()) {
moves.add(it.next());
}
return moves;
}
}