Heurística 1: Estrategia de Posición
Una IA Minimax estándar solo sabe que ha ganado cuando forma 5 en línea. Hasta ese último momento, cada casilla del tablero suele verse "igual" (puntuación 0), lo que hace que se mueva al azar en las primeras jugadas.
El Concepto
- No todas las casillas vacías son iguales. Una piedra colocada en la esquina es débil; tiene menos direcciones hacia las que expandirse.
- Una piedra en el centro es poderosa. Controla líneas verticales, horizontales y diagonales simultáneamente.
- Objetivo: Incentivar a la IA para que controle el centro incluso antes de ver una línea ganadora.
La Implementación: "Mapas de Calor"
En lugar de calcular la geometría de "centralidad" en tiempo real (lo cual es lento), predefinimos una tabla de consulta.
Se trata de una matriz 2D que coincide con el tamaño del tablero. Los números más altos indican posiciones estratégicas más valiosas. Cuando evaluate_board se ejecuta, simplemente buscamos el valor de cada piedra que la IA ha colocado.
