Преимущества некоторых алгоритмов искусственного интеллекта для создания игр в крестики-нолики:

• Алгоритм «минимакс». 1 Обеспечивает победу или ничью благодаря тому, что алгоритму заранее известны все возможные исходы партии уже в самом начале игры. 1 Однако у него высокая ресурсоёмкость и низкая скорость выполнения: при линейном росте размера игрового поля число возможных решений возрастает экспоненциально. 1
• Алгоритм поиска по дереву Монте-Карло (MCTS). 2 Не требует каких-либо тактических знаний об игре, фокусируется на узлах с более высокими шансами на победу, подходит для задач с высоким коэффициентом ветвления, поскольку не тратит впустую вычисления на все возможные ветви. 2 Однако в базовой форме MCTS может не предложить разумных шагов, если узлы не посещаются должным образом, что приводит к неточным оценкам. 2
• Альфа-бета отсечение. 110 Позволяет без уменьшения точности сильно сократить количество перебираемых вариантов. 9 Оценка хода прекращается, когда обнаруживается хотя бы одна возможность, которая доказывает, что ход хуже, чем ранее рассмотренный ход. 3 Такие ходы не нуждаются в дальнейшей оценке. 3

Недостатки некоторых алгоритмов:

• MCTS. 2 Если используется в базовой форме без каких-либо улучшений, может не предложить разумных шагов. 2
• Алгоритм «минимакс». 1 Рассмотрение каждой гипотезы влечёт за собой создание копии игровой доски, что говорит о высокой ресурсоёмкости алгоритма. 1

Выбор алгоритма зависит от конкретных задач и требований к эффективности и поведению искусственного интеллекта.