マスターマインド最適戦略：情報エントロピーの最大化
2025-08-28
この記事では、情報理論を利用したマスターマインドの最適戦略を探ります。中心となる考え方は、常にエントロピーが最も高い推測、つまり平均的に最も多くの情報を提供する推測を選ぶことです。各推測後の残りの可能性のあるコード数を計算し、エントロピーの公式を用いることで、最適な推測を決定できます。シミュレーションによると、この戦略はマスターマインドを平均4.47回の推測で解き、他のアルゴリズムと同等であり、理論上の限界に近づいています。また、残りの可能性のあるコード数を計算することはNP完全問題であり、コードの長さと色の選択肢が増えるにつれて計算コストが急激に増加することも指摘されています。
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