Некоторые методы оптимизации игрового процесса в крестики-нолики для человека и компьютера:

• Анализ игрового поля и просчёт веса каждой клетки. 1 Бот подставляет в проверяемую клетку фигуры: сначала крестик, потом нолик. 1 Далее он ищет все атаки, которые были получены такими ходами, и суммирует их веса. 1 Полученная сумма — это вес клетки. 1 Затем бот смотрит на один ход вперёд и выбирает наиболее подходящую клетку — с наибольшим весом. 1
• Стратегия минимакса. 2 Первый игрок ставит крестик в любом месте поля. 2 Затем по очереди виртуально ставит нолики в оставшиеся клетки и оценивает ситуацию, выиграл он или проиграл. 2 Если непонятно — закидывает уже новую ситуацию в алгоритм и прогоняет его с новыми вводными. 2 Так делают до тех пор, пока не заполнятся все клетки. 2 Затем к каждому своему ходу в определённую клетку добавляют какое-то количество очков, а где проиграли — отнимают такое же количество. 2 После просчёта для каждой из клеток получают свою оценку хода. 2 Наконец, для ответного хода выбирают ту клетку, которая набрала больше всего очков, и ставят туда нолик. 2
• Дерево игровых ситуаций. 3 Перебор всех возможных исходов игры, где в конце партии заполнены все клетки поля. 3 Для выбора кратчайшего пути к выигрышу используют алгоритм минимакс, который сводит к минимуму счёт противника, максимизируя при этом свой (то есть — выбирая наиболее возможную короткую ветвь). 3 Для отсечения ненужных ветвей применяют метод альфа-бета отсечения, который при переборке различных узлов дерева отсекает заранее проигрышные. 3