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Solución:
Mi conocimiento de GA es bastante limitado, pero en las configuraciones de placas de modelado, ¿no está haciendo la pregunta equivocada? Su tarea no es enumerar todas las posibles configuraciones ganadoras; lo que intenta hacer es encontrar una secuencia de movimientos que conduzca a una configuración ganadora. Tal vez la población que deberías mirar no es un conjunto de tableros, sino un conjunto de secuencias de movimiento.
Editar: No estaba pensando tanto en comenzar desde un tablero en particular como comenzar desde un tablero vacío. Es obvio que en un tablero de 3×3 las secuencias de movimiento que comienzan con (1,1) funcionan mejor para X. Lo importante no es que el tablero final tenga una X en el medio, es que la X se colocó en el medio. primero. Si hay uno o más mejores primeros movimientos para X, ¿tal vez también haya un mejor segundo, tercer o cuarto movimiento para X? Después de varias rondas de pruebas de aptitud y recombinación, ¿encontraremos que el segundo movimiento de X suele ser el mismo, o es uno de un pequeño conjunto de valores? ¿Y el tercer movimiento?
Esto no es minimax porque no estás buscando los mejores movimientos de uno en uno según el estado anterior del tablero, estás buscando los mejores movimientos al mismo tiempo, con la esperanza de converger en una estrategia ganadora.
Sé que esto no resuelve tu problema, pero si la idea es desarrollar una estrategia ganadora, parece natural que quieras observar secuencias de movimientos en lugar de estados del tablero.
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