Dieses Projekt basiert auf den Versuchen im vorherigen Camp, eine künstliche Intelligenz für Schach anhand eines neuronalen Netzwerkes zu erstellen. Da diese einen nicht vorhersagbaren Laufzeitaufwand bedingt, wurde der Minimax-Algorithmus nun verwendet.

Dieser basiert auf einer Vorausberechnung der Züge, die daraufhin bewertet werden und über Tiefensuche ein optimaler Zug ermittelt wird. In diesem Camp wurden vor allem die Grenzen dieses Algorithmus theoretisch ermittelt, da aufgrund der Speicherung mehrerer Züge die mit der Suchtiefe exponentiell ansteigt. Da eine Suchtiefe von zwei vorausberechneten Zügen noch einen sehr geringe Speicherbelegung aufweist wurden diese nun implementiert. Dabei konnte die Software bereits zu ca. 50% fertig gestellt werden.

Noah Mehling (Friedrich-König-Gymnasium, Würzburg)