First implementation of Iterative Deepening MinMax

README.md

@@ -70,9 +70,24 @@ class MinmaxPlayerEngine(PlayerEngine):
 
 class RandomPlayerEngine(PlayerEngine):
     def get_move(board):
+
+# [...]
 ```
 
-Il est ainsi plus aisé de tester les moteur dans notre programme de base.
+Quatre moteur "joueurs" sont implémentés :
+
+ * `Human` pour gérer des joueurs humain, une saisir utilisateur est demandée
+   sous la forme `<pos_x><pos_y>`. Il est aussi possible d'afficher le plateau
+   avec la commande `print` ou les coups possibles avec `help`;
+ * `Ramdom` va choisir aléatoirement le coup à jouer en fonction des coups;
+   possibles;
+ * `Minmax` utilise *MinMax* pour déterminer le coup à jouer avec une profondeur
+   maximale définie;
+ * `AphaBeta` utilise *AlphaBeta* pour déterminer le coup à jouer avec une
+   profondeur maximale définie;
+ * `IterativeDeepeningMinmax` utilise Minmax avec un temps maximum autorisé
+
+Le choix de ces moteur se fait en ligne de commande avec
 
 ### Classes HeuristicsEngine
 

src/classes/Engines.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-import random, math
+import random, math, time
 
 class PlayerEngine:
     def __init__(self, player, logger, heuristic, options: dict = {}):
@@ -189,3 +189,58 @@ class AlphabetaPlayerEngine(PlayerEngine):
                     ))
                     return alpha, nodes, leafs
             return beta, nodes, leafs
+
+class MinmaxDeepeningPlayerEngine(PlayerEngine):
+    
+    def get_move(self, board):
+        super().get_move(board)
+        value = -math.inf
+        nodes = 1
+        leafs = 0
+        move = ''
+        start_time = time.time()
+        for m in board.legal_moves():
+            board.push(m)
+            v, n, l = self.checkMinMax(board, False, start_time)
+            if v > value:
+                value = v
+                move = m
+                self.logger.debug("found a better move: {} (heuristic:{})".format(
+                    move,
+                    value
+                    ))
+            nodes += n
+            leafs += l
+            board.pop()
+        return move
+
+    def checkMinMax(self, board, friend_move:bool, start_time):
+        nodes = 1
+        leafs = 0
+        move = ''
+        if time.time() >= start_time + self.options['time_limit'] or board.is_game_over():
+            leafs +=1
+            return self.heuristic.get(board, self.player), nodes, leafs
+        
+        if friend_move:
+            value = -math.inf
+            for m in board.legal_moves():
+                board.push(m)
+                v, n, l = self.checkMinMax(board, False, start_time)
+                if v > value:
+                    value = v
+                nodes += n
+                leafs += l
+                board.pop()
+
+        else:
+            value = math.inf
+            for m in board.legal_moves():
+                board.push(m)
+                v, n, l = self.checkMinMax(board, True, start_time)
+                if v < value:
+                    value = v
+                board.pop();
+                nodes += n
+                leafs += l
+        return value, nodes, leafs

src/game.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 #!/usr/bin/env python3
 
 from classes.Reversi import Board
-from classes.Engines import RandomPlayerEngine, HumanPlayerEngine, MinmaxPlayerEngine, AlphabetaPlayerEngine
+from classes.Engines import RandomPlayerEngine, HumanPlayerEngine, MinmaxPlayerEngine, AlphabetaPlayerEngine, MinmaxDeepeningPlayerEngine
 from classes.Heuristic import ScoreHeuristicEngine, WeightHeuristicEngine, FullHeuristicEngine
 import logging as log
 import argparse as arg
@@ -12,7 +12,7 @@ from classes.CustomFormater import CustomFormatter
 Function to parse command line arguments
 """
 def parse_aguments():
-    engines_choices=['random', 'human', 'minmax', 'alphabeta']
+    engines_choices=['random', 'human', 'minmax', 'alphabeta', 'id_minmax']
     heuristic_choices=['score', 'weight', 'full']
     parser = arg.ArgumentParser('Playing Reversi with (virtual) friend')
 
@@ -78,6 +78,7 @@ if __name__ == '__main__':
         "human":  HumanPlayerEngine,
         "minmax": MinmaxPlayerEngine,
         "alphabeta": AlphabetaPlayerEngine,
+        "id_minmax": MinmaxDeepeningPlayerEngine,
     }
     heuristic_engine = {
         "score": ScoreHeuristicEngine,
@@ -117,6 +118,7 @@ if __name__ == '__main__':
         ),
         {
             'depth': args.white_depth_exploration,
+            'time_limit': 10
         }
     )
     bplayer = player_engines[args.black_engine](
@@ -129,6 +131,7 @@ if __name__ == '__main__':
         ),
         {
             'depth': args.black_depth_exploration,
+            'time_limit': 10
         }
     )
     while ( not game.is_game_over()):