마스터마인드 최적 전략: 정보 엔트로피 극대화

이 글에서는 정보 이론을 활용한 마스터마인드 게임의 최적 전략을 살펴봅니다. 핵심 아이디어는 항상 엔트로피가 가장 높은 추측, 즉 평균적으로 가장 많은 정보를 제공하는 추측을 선택하는 것입니다. 각 추측 후 남은 가능한 코드 수를 계산하고 엔트로피 공식을 사용하여 최적의 추측을 결정할 수 있습니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 이 전략은 마스터마인드 게임을 평균 4.47회의 추측으로 해결하며, 다른 알고리즘과 비슷하고 이론적 한계에 근접합니다. 또한 남은 가능한 코드 수를 계산하는 것은 NP-완전 문제이며, 코드 길이와 색상 옵션이 증가함에 따라 계산 비용이 급격히 증가한다는 점도 지적하고 있습니다.