Actualiser fr/iut_fbleau/Bot/DivineBot.java

Reviewed-on: #28

Diagrammes/Diagramme_Avalam.mmd

@@ -3,6 +3,28 @@ title: Avalam - Diagramme de classes (complet)
 ---
 classDiagram
 
+    class ArenaGame{
+        +ArenaGame(IBoard board, AbstractGamePlayer bot1, AbstractGamePlayer bot2)
+        -createPlayerMap(AbstractGamePlayer bot1, AbstractGamePlayer bot2): EnumMap<Player, AbstractGamePlayer>
+    }
+
+    class ArenaWindow{
+        -resultsTable: JTable
+        -tableModel: DefaultTableModel
+        -results: List<string>
+
+        +ArenaWindows()
+        -createConfigPanel(): JPanel
+        -createResultsTable()
+        -showConfigDialog()
+        -runArena(String bot1Type, String bot2Type, int depth, int nbParties)
+        -createBot(String botType, Player player, int depth): AbstractGamePlayer 
+        -getWinnerName(Result result, String bot1Type, String bot2Type): String
+    }
+
+    ArenaWindow *-- AvalamBoard
+    ArenaWindow *-- ArenaGame
+
     class AvalamBoard{
         +SIZE: int
         -MAX_HEIGHT: int
@@ -42,8 +64,6 @@ classDiagram
 
         +toString(): String
     }
-
-    
     
     class AvalamWindow{
         -board : AvalamBoard
@@ -70,13 +90,18 @@ classDiagram
     AvalamWindow *-- BoardView
     AvalamWindow *-- ScoreView
     AvalamWindow *-- TurnView
+    AvalamWindow *-- EndGameDialog
     AvalamWindow --> GameMode
 
+    class BackgroundLayer{
+        -img: Image
+        +BackgroundLayer(String resourcePath)
+        #paintComponent(Graphics g): void
+    }
+
     class BoardLoader{
         +loadFromFile(String resourcePath): Tower[][]
     }
-    
-    
 
     class BoardView{
         -board: AvalamBoard
@@ -105,14 +130,6 @@ classDiagram
     BoardView *-- InteractionController
     BoardView --> AvalamBoard
 
-    class BackgroundLayer{
-        -img: Image
-        +BackgroundLayer(String resourcePath)
-        #paintComponent(Graphics g): void
-    }
-
-
-
     class Color{
         -YELLOW(int r, int g, int b)
         -RED(int r, int g, int b)
@@ -122,11 +139,17 @@ classDiagram
         +toPlayer(): fr.iut_fbleau.GameAPI.Player
     }
 
+    class EndGameDialog{
+        +EndGameDialog(JFrame parent, Result result, int scoreJaune, int scoreRouge, GameMode mode, int depth, Runnable onReplay, Runnable onMenu, Runnable onQuit)
+        -modeToString(GameMode mode, int depth): String
+    }
+
     class GameMode{
         PVP
         PVBOT
         PVALPHA
-        PVGOD 
+        PVGOD
+        ARENA
     }
     
     class HighlightLayer{
@@ -165,6 +188,7 @@ classDiagram
 
     Main ..> AvalamWindow
     Main ..> GameMode
+    Main ..> ArenaWindow
 
     class PieceButton{
         -color: java.awt.Color

Diagrammes/Diagramme_Bot.mmd

@@ -17,7 +17,16 @@ classDiagram
     }
 
     class DivineBot{
+        -me: Player
+        -maxDepth: int
+        -rng: Random
 
+        +DivineBot(Player p, int maxDepth)
+        +giveYourMove(IBoard board): AbstractPly
+        -alphaBeta(IBoard board, int depth, int alpha, int beta): int
+        -terminalValue(IBoard board): int
+        -evaluate(IBoard board): int
+        -listMoves(IBoard board): List<AbstractPly>
     }
 
     class IdiotBot{

fr/iut_fbleau/Bot/DivineBot.java

@@ -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.
+ * - Explore l'arbre des coups possibles jusqu'à une profondeur donnée.
- * - Évalue les plateaux non terminaux en accordant plus d'importance aux tours hautes.
+ * - 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.
+     * Construit un bot DivineBot.
-     *
+     * * @param p joueur contrôlé par ce bot
-     * @param p joueur contrôlé par ce bot
+     * @param maxDepth profondeur maximale de recherche
-     * @param maxDepth profondeur de l'arbre de recherche
      */
     public DivineBot(Player p, int maxDepth) {
         super(p);
         this.me = p;
-        this.maxDepth = Math.max(1, maxDepth);
+        this.maxDepth = maxDepth; 
     }
 
     // Méthodes
 
     /**
-     * Méthode principale de décision du bot.
+     * Méthode appelée par GameAPI : le bot doit choisir le meilleur coup possible.
-     * Explore le premier niveau de l'arbre et lance les appels Alpha-Beta.
+     * * @param board copie sûre de l'état de jeu (IBoard)
-     * * @param board état actuel du jeu
+     * @return le coup choisi (AbstractPly) ou null si aucun coup n'est possible
-     * @return le meilleur coup calculé (AbstractPly)
      */
     @Override
     public AbstractPly giveYourMove(IBoard board) {
-
         if (board == null || board.isGameOver()) return null;
 
         List<AbstractPly> moves = listMoves(board);
-        if (moves.isEmpty()) return null;
+        int bestValue = Integer.MIN_VALUE;
-
-        boolean isMax = board.getCurrentPlayer() == me;
-
-        int bestValue = isMax ? Integer.MIN_VALUE : Integer.MAX_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
+            if (value > bestValue) {
-            int value = alphaBeta(next, maxDepth - 1, alpha, beta);
+                bestValue = value;
-
+                bestMoves.clear();
-            if (isMax) {
+                bestMoves.add(m);
-                if (value > bestValue) {
+            } else if (value == bestValue) {
-                    bestValue = value;
+                bestMoves.add(m);
-                    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);
             }
         }
-
-        // 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()) {
-        // Cas de base : fin de partie ou limite de profondeur atteinte
+            Result r = board.getResult();
-        if (board.isGameOver()) return terminalValue(board);
+            if (r == Result.DRAW) return 0;
+            
+            boolean p1Wins = (r == Result.WIN);
+            boolean amIP1 = (me == Player.PLAYER1);
+            return (p1Wins == amIP1) ? 10000 : -10000;
+        }
+        
         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);
+        for (AbstractPly m : listMoves(board)) {
-        if (moves.isEmpty()) {
+            IBoard next = board.safeCopy();
-            return evaluate(board);
+            next.doPly(m);
-        }
+            int val = alphaBeta(next, depth - 1, alpha, beta);
 
-        if (isMax) {
+            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);
                 best = Math.max(best, val);
                 alpha = Math.max(alpha, best);
-
+            } else {
-                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);
                 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).
+     * Heuristique spécifique à Avalam.
-     */
+     * Valorise le contrôle des tours, avec un bonus pour les tours de hauteur 5 (verrouillées).
-    private int terminalValue(IBoard board) {
+     * * @param board plateau à évaluer
-        Result r = board.getResult();
+     * @return score numérique de la position (positif si avantageux)
-        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.
      */
     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")
+                if (t.getColor() == myColor) {
-                int value =
+                    score += val;
-                        (h == 5) ? 1000 :
+                } else {
-                        (h == 4) ? 300 :
+                    score -= val;
-                        (h == 3) ? 120 :
+                }
-                        (h == 2) ? 40 : 10;
-
-                if (t.getColor() == myColor) score += value;
-                else score -= value;
             }
         }
         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;
     }
 }