Heurística 1: Estrategia de Posición
Un AI estándar de Minimax solo sabe que ha ganado cuando forma una fila de cinco fichas. Hasta ese momento final, cada casilla del tablero suele parecer "igual" (valor 0), lo que provoca que se mueva al azar en las primeras fases del juego.
El Concepto
- No todas las casillas vacías son iguales.Una ficha colocada en la esquina es débil; tiene menos direcciones para expandirse.
- Una ficha en el centroes poderosa. Controla líneas verticales, horizontales y diagonales al mismo tiempo.
- Objetivo:Incentivar al AI a controlar el centro incluso antes de detectar una línea ganadora.
La Implementación: "Mapas de Calor"
En lugar de calcular la geometría de "centralidad" en tiempo real (lo cual es lento), definimos de antemano un tabla de búsqueda.
Esta es una matriz 2D que coincide con el tamaño del tablero. Los números más altos indican posiciones estratégicas más valiosas. Cuando evaluar_tablerose ejecuta, simplemente buscamos el valor correspondiente a cada ficha que ha colocado el AI.
