خوارزمية Minimax هي خوارزمية مستخدمة في الذكاء الاصطناعي خاصة في مجال الألعاب (Games AI) مثل الشطرنج والتيك-تاك-تو Tic-tac-toe، وتقوم على مبدأ تعظيم المكاسب (Maximizing Gains) وتقليل خسائر الخصم (Minimizing Losses) في الوقت نفسه.
تعمل الخوارزمية بتمثيل اللعبة كشجرة حالات (Game Tree) حيث:
• يقوم اللاعب Max باختيار الحركة التي تحقق أكبر فائدة ممكنة.
• بينما يقوم اللاعب Min (الخصم) باختيار الحركة التي تقلل من مكاسب Max إلى أدنى حد.
تتبع الخوارزمية جميع الاحتمالات الممكنة حتى عمق معين، ثم تُقيِّم الحالات النهائية باستخدام دالة تقييم (Evaluation Function) لتقدير أفضل حركة.
غالبًا يتم تحسين أداء Minimax باستخدام تقنيات مثلAlpha-Beta Pruning لتقليل عدد الحالات التي يجب استكشافها، مما يجعلها أكثر كفاءة في الألعاب ذات الفضاء الكبير من الاحتمالات.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق