NIM Game vs AI

يقدم المشروع تصميم وتنفيذ لعبة Nim تفاعلية بواجهة رسومية باستخدام Python/Pygame، مدمج بها ثلاث خوارزميات للذكاء الاصطناعي: Minimax، و Minimax مع Alpha–Beta Pruning، و Monte Carlo Tree Search (MCTS).

اللعبة تبدأ بأربع صفوف من الأعواد (1، 3، 5، 7) مع واجهة تسمح للمستخدم باختيار الصف وتنفيذ الحركة، إضافة إلى قائمة قبل البدء لاختيار نوع الخوارزمية. الخوارزميات تُظهر مزايا مختلفة: Minimax الكلاسيكي يضمن اللعب الأمثل، بينما Alpha–Beta يقلل حجم الشجرة بشكل كبير، وMCTS يوازن بين الاستكشاف والاستغلال بسرعة استجابة أعلى.

النتائج التجريبية أثبتت فعالية Alpha–Beta في تقليل الحالات المقيمة، بينما قدّم MCTS لعبًا شبه مثالي مع زمن أقل لكل حركة. الكود مصمم بشكل مرن وقابل للتوسيع لدعم تحسينات مثل دمج دوال تقييم إضافية أو ضبط بارامترات MCTS أو استبدالها باستراتيجيات تعلمية حديثة.