Uma Heurística de Jogo de Xadrez desenvolvida

Uma Heurística de Jogo de Xadrez desenvolvida por Algoritmo
Genético.
Vitor Silva Montes¹
¹Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC – USP
1.Objetivos
Uma forma alternativa aos métodos de
avaliação de decisões futuras, como MINIMAX,
é uma avaliação das informações do tempo
presente
e
passado,
economizando
processamento e se assemelhando mais ao
raciocínio de uma pessoa normal. Esse projeto
tem como objetivo desenvolver um sistema que
joga
xadrez,
comparando
informações
coletadas do presente e as acumuladas do
passado, todas estas ponderadas com auxilio
de um Algoritmo Evolutivo.
2. Metodologia
O trabalho foi desenvolvido baseado no
contexto das regras do xadrez. Estas foram
implementadas em um sistema que monitora
as posições de todas as peças do jogo e
retorna jogadas válidas por turno. O sistema se
comunica com uma interface gráfica livre, o
XBoard, que é responsável pela interação do
sistema com outro sistema ou com um jogador
humano. Um algoritmo genético interage com o
sistema de xadrez, avaliando os diferentes
desempenhos e classificando os resultados, e
estes passam a ser as ponderações utilizadas
nos jogos seguintes.
3. Resultados e Discussão
O projeto está em fase de desenvolvimento do
algoritmo genético. O sistema de xadrez realiza
partidas completas, normalmente contra outros
sistemas tradicionais e algumas vezes contra
voluntários humanos. As tomadas de decisão
destas partidas são ponderadas pelo resultado,
ou indivíduos selecionados, do algoritmo
evolutivo implementado. Este, após algum
aperfeiçoamento, apresentou alguns indivíduos
capazes de realizar partidas onde se pode
reparar
algumas
jogadas
relativamente
inteligentes, que apresentam algum risco para
o jogo adversário, por exemplo xeques.
Está em desenvolvimento um sistema
autômato capaz de gerenciar uma gama de
partidas simultâneas, processando seus
resultados, e realizando uma seleção de
indivíduos, tudo em um ciclo contínuo.
A forma de avaliação do jogo também é um
motivo de estudo, onde não há um parâmetro
exato de comparação entre dois desempenhos,
sendo utilizada uma fórmula de ponderação de
informações como, por exemplo, o número total
de jogadas que o sistema sobreviveu. Este
parâmetro tem, como fundamento, que os
jogos de previsão tentam alcançar o fim do jogo
no menor número de jogadas possível, e
portando, quanto mais jogadas se sobrevive,
possivelmente melhor é seu desempenho.
4. Conclusões
Um método alternativo à previsão futura é uma
forma eficiente de tomar decisões, onde,
embora o resultado final em média seja sempre
inferior, o ganho em desempenho é muito alto.
Como, para o computador, a soma e
comparação de pesos é relativamente simples,
muitos jogos realizados apresentaram um
resultado interessante: o tempo total de
raciocínio do programa ficou próximo de zero,
ou seja, ele não chegou a gastar muito mais do
que 1 segundo somando-se todo o tempo de
processamento de todo o jogo (tempo avaliado
pela plataforma XBoard). Este resultado é
também um estímulo para o aperfeiçoamento
da escolha de jogadas, gastando mais
processamento em uma técnica, talvez, mais
aprimorada de tomada de decisão, dentro do
contexto de avaliação do tempo presente.
5. Referências Bibliográficas
J. C. H. Barcellos. Algoritmos Genéticos
Adaptativos: Um estudo comparativo.
Escola Politécnica da Universidade de São
Paulo, 2000.