Battleship Comment gagner le jeu de plateau classique à chaque fois
Il y a. Nick Berry, un consultant en technologie et président de DataGenetics, une société minière de données basée à Seattle, a méticuleusement mis plusieurs stratégies qui permettront d'améliorer vos chances de couler les navires de votre adversaire avant qu'elle ne coule vôtre. Ces méthodes sont testées bataille: Berry a créé des algorithmes informatiques pour employer ses stratégies dans des centaines de millions de simulations afin de pouvoir calculer leur taux de réussite respectifs.
Berry a commencé par l'évaluation de la stratégie la plupart des joueurs Intuit, qu'il désigne comme Hunt / cible. L'ordinateur commence en mode que Hunt est, tirant au hasard jusqu'à ce qu'il frappe un navire. Quand il a un coup, il se concentre le feu sur les cases adjacentes. Une fois que le navire est coulé, l'ordinateur revient en mode Hunt jusqu'à ce qu'il frappe une autre cible. Dans les simulations de Berry, il a fallu en moyenne 66 se déplace à couler le navire de guerre d'un adversaire. Il est une approche utile, mais il y a encore beaucoup de devinettes au hasard impliqués.
Pour améliorer la méthode de chasse / Target, Berry a conçu une tactique qui combine le mode Hunt avec le concept de parité mathématique. Pensez-y de cette façon: Imaginez si le conseil d'administration étaient codés par couleur comme un damier, avec des carrés blancs et bleus. Même le plus petit navire, le destroyer couvre-deux places, et devrait donc reposer sur les deux un blanc et un carré bleu. Feu seulement à carrés bleus et vous finirez par frapper chaque navire au moins une fois. Cette méthode permet effectivement de réduire le nombre de cibles sur le conseil d'administration de moitié lorsque vous êtes en mode Hunt. (Lorsque vous enregistrez un coup vous entrez en mode cible, et les deux carrés bleus et blancs sont en jeu jusqu'à ce que vous couler le navire.) Cette stratégie donne un peu mieux en moyenne que le mode normal Hunt / cible: une moyenne de 65 se déplace à couler votre adversaire flotte.
approche la plus efficace pour Battleship Berry utilise une fonction de densité de probabilité, qui prend en considération les différentes façons les navires peuvent adapter à tous les niveaux. Ici, l'algorithme de Berry considère toutes les configurations possibles des cinq navires et calcule une probabilité qu'une case donnée est occupée par un navire. Au début du jeu, de toute évidence, les navires pourraient être partout, il n'y a pas beaucoup de différence dans les probabilités pour chaque carré. Mais que le jeu progresse, vous éliminez de plus en plus des places du conseil d'administration, et aussi réduire le nombre de configurations possibles, le porte-avions cinq carrés ne peut pas se cacher dans un tronçon de quatre carrés de la mer. Un joueur humain ne peut pas calculer de façon réaliste les probabilités pour chaque carré aussi précisément que le modèle de Berry, mais elle peut garder à l'esprit la stratégie sous-jacente ici. En considérant la longueur de chaque navire qui reste sur la carte et viser la zone de la carte qui a la plus forte probabilité de contenir ces navires, vous améliorez considérablement votre taux de succès. Lorsque l'ordinateur de Berry a utilisé cette approche, il a réduit le nombre moyen de mouvements par match à 44 coups.
Bien sûr, Battleship reste un jeu de hasard. Quand je parlais avec Berry, il a fait remarquer qu'il n'y a pas d'approche qui permettra à l'homme ou à la machine à gagner tous les temps. En tant que témoignage de la nature aléatoire du jeu (et sûrement à une erreur humaine), mon petit échantillon de trois jeux en utilisant Hunt / Target, Hunt / Cible avec parité, et une tentative d'utiliser la densité de probabilité a donné des jeux durables 38, 41 et 55 se déplace respectivement. J'ai gagné deux fois sur trois.
Berry, qui a passé 10 ans à travailler dans la division Casual Game de Microsoft (qui produit maintenant la Xbox) bénéficie d'analyse des jeux de société classiques. Vous pouvez trouver ses stratégies pour le risque, Candyland et Chutes - Echelles-les deux premiers sont également transformés en longs métrages -sur son blog.
Aisha Harris est un écrivain de culture Slate et hôte du podcast Slate représentent.