\documentclass{article}

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\usepackage[noend]{algpseudocode}
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\usepackage[utf8]{inputenc}

\title{FOP Projektgruppe 175}
\author{Steffen Wagner\\
	Dennis Weinberger\\
	Jonas Süß\\
	Joachim Schmidt}

\begin{document}
\maketitle

\tableofcontents

\pagebreak

\section{Der Graph}

\subsection{Bildung der Kanten}

Der Algorithmus für die Bildung der Kanten ist eine
Version des \href{https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus_von_Prim}{Algorithmus von Prim}:

\begin{algorithm}
	\caption{Bildung von Kanten}\label{generate}
	\begin{algorithmic}[1]
	\Procedure{generateEdges}{}
	\If{nodes is empty} return \EndIf
	\State $castle \gets allCastles[0]$
	\State $remainingCastles \gets allCastles$
	\State $connectedCastles \gets empty$
	\Loop
	\If{$remainingCastles$ is empty} break
	\EndIf
	\State connect $castle$ to nearest castle
	\State remove $castle$ from $remainingCastles$
	\State add    $castle$ to   $connectedCastles$
	\EndLoop
	\ForAll{castle in allCastles}
	\ForAll{nearCastle in allCastlesInRadius(castle)}
	\State connect $castle$ to $nearCastle$
	\EndFor
	\EndFor
	\EndProcedure
	\end{algorithmic}
\end{algorithm}

% Erklärung des Algorithmus
Der Algorithmus ist in zwei Schritte aufgeteilt:
\begin{itemize}
	\item Minimale Verbindung von allen Burgen
	\item Ästhetische Verbesserung der Kanten
\end{itemize}

Die minimale Verbindung aller Burgen erfolgt, indem
sichergestellt wird, dass jede Burg mit einer anderen
verbunden ist und dass alle Burgen in einer gemeinsamen
Verbindung zusammenhängen. Der Algorithmus fängt bei
einer bestimmten Start-Burg an und verbindet diese Burg
mit der nächstliegenden Burg, die noch nicht verbunden
wurde. Daraufhin wird das gleiche mit der nächsten,
übernächsten, usw. Burg getan, bis die letzte Burg erreicht
wurde. Zu diesem Zeitpunkt sind alle Burgen durch einen
Graph verbunden.

Die Ästhetische Verbesserung erfolgt, indem alle Burgen
im Umkreis einer Burg durch eine Kante verbunden werden.

\subsection{Überprüfung der Erreichbarkeit aller Knoten}

Der Algorithmus, der prüft, ob alle Knoten erreichbar sind, ist
folgender:

\begin{algorithm}
	\caption{Erreichbarkeit aller Knoten}\label{connected}
	\begin{algorithmic}[1]
	\Procedure{allNodesConnected}{}
	\State $\textit{firstNode} \gets \text{first element of }\textit{nodes}$
	\State $allVisitedNodes \gets \textit{empty}$
	\State $nextVisitNodes \gets empty$
	\State $\text{append } firstNode \text{ to } allVisitedNodes$
	\State $\text{neighborsOf } firstNode$
	\State $\rightarrow \text{filter out all } x \text{ where } allVisitedNodes \text{ contains } x$
	\State $\rightarrow \text{append to } nextVisitNodes$
	\Loop
	\If {$nextVisitNodes \text{ is empty}$}
	break
	\EndIf
	\State $\text{append first element of } nextVisitNodes \text{ to } allVisitedNodes$
	\State $\text{neighborsOf first element of } nextVisitNodes$
	\State $\rightarrow \text{filter out all } x \text{ where } allVisitedNodes \text{ contains } x$
	\State $\rightarrow \text{append to } nextVisitNodes$
	\State $\text{delete first element of } nextVisitNodes$
	\EndLoop
	\EndProcedure
	\end{algorithmic}
\end{algorithm}

Der Algorithmus verwendet zwei unterschiedliche Datentypen:

\begin{itemize}
	\item HashSet wird verwendet, um die bisher
	besuchten Knoten zu speichern. Eine HashSet
	hat den Vorteil, dass Elemente nur einmal
	gespeichert werden können. 
	\item ArrayDeque wird verwendet, um die nächsten
	Knoten, die besucht werden, zu speichern.
\end{itemize}

Der Algorithmus sammelt sozusagen alle Knoten, die 
aufgrund von momentanen Erkenntnissen erreichbar
sind, in der ArrayDeque \texttt{nextVisitNodes}. Hingegen sind
alle Knoten, die schon erreicht worden sind, in dem HashSet
\texttt{allVisitedNodes} gespeichert. 

Der Algorithmus geht die ArrayDeque \texttt{nextVisitNodes}
solange durch, bis diese leer ist. In jeder Iteration wird
das erste Element der Liste aus der Liste entfernt. 
Zunächst wird dieses Element dem HashSet \texttt{allVisitedNodes} 
hinzugefügt. Daraufhin
werden die Nachbarn dieses Elements herausgefunden. Diejenigen
Nachbarn, die schon in dem HashSet \texttt{allVisitedNodes}
vorhanden sind, werden verworfen. Die restlichen Nachbarn
werden der ArrayDeque \texttt{nextVisitNodes} hinzugefügt.

\subsection{Wege finden}
\subsubsection{Teil (a)}

Eine pseudocode-Darstellung des Algorithmus: 

\begin{algorithm}
	\caption{Berechnung der Distanzen}\label{path}
	\begin{algorithmic}[1]
	\Procedure{run}{}
	\State $v \gets$ getSmallestNode()
	\Loop
	\If{$v$ is null} \Return \EndIf
	\ForAll{edges}
	\If{edge is passable}
	\State $n \gets$ otherNode
	\State $a \gets$ v.value + edge.value
	\If{n.value $= -1$ or n.value $> a$}
	\State n.value $\gets$ a
	\State n.previous $\gets$ v
	\EndIf
	\EndIf
	\EndFor
	\State $v \gets getSmallestNode()$
	\EndLoop
	\EndProcedure
	\end{algorithmic}
\end{algorithm}

Die algorithmische Komplexität im worst-case ist:

$$O(n^2)$$

$n$ soll in diesem Fall die Anzahl an Knoten wiedergeben.

Da es sich bei \texttt{availableNodes} um eine
\texttt{LinkedList<Node<T>>} handelt, muss bei jedem
Durchgehen der Liste jedes Element einzeln abgearbeitet
werden. In der Funktion \texttt{getSmallestNode()} ist
dies der Fall.

Das bedeutet, dass bei jeder Aufruf von \texttt{getSmallestNode()}
eine Komplexität von $O(n)$ hat, wenn $n$ die Anzahl
der Knoten darstellt.

Bei jeder Iteration des Algorithmus wird zuerst der
Knoten mit dem kleinsten Wert gesucht. Dann werden alle
Nachbarn dieses Knotens abgeprüft. Das können höchstens
$n - 1$ Knoten sein, da ausgeschlossen wird, dass ein
Knoten eine Kante mit sich selber haben kann.

\subsubsection{Teil (b)}

Anstelle einer \texttt{LinkedList} braucht man eine
Datenstruktur, die den Zugriff auf das kleinste Element
effektiver gestaltet.

Ein Beispiel dafür ist die \texttt{PriorityQueue}, 
die wir in Hausübung 8 implementiert haben. Dort werden
Elemente beim Einfügen bereits sortiert, sodass der
Zugriff auf das (in diesem Fall) kleinste Element
in $O(1)$, also konstanter Zeit, gemacht werden kann.

Die algorithmische Komplexität mit dieser Änderung
beträgt dann im worst case

$$O(n)$$

Für einen allgemeine Datentyp \texttt{T} kann man
folgendes feststellen:

Sei $x$ die algorithmische Komplexität für das
Suchen vom kleinsten Element (z.B. $x = O(n)$ bei
\texttt{LinkedList}).

Sei $y$ die algorithmische Komplexität für das
Entfernen vom kleinsten Element (bei einer normalen
\texttt{LinkedList} $O(1)$).

Dann beträgt die algorithmische Komplexität

$$O(n \cdot (x + y))$$

\subsubsection{Teil (c)}

Sei $n$ die Anzahl an Knoten. 

\textbf{Invariante}: Nach $h \geq 0$ Durchläufen gilt:

\texttt{availableNodes}, die Liste von Knoten, die
noch nicht bearbeitet wurden enthält $n - h$ Elemente.
Diese Knoten sind alle Knoten ohne die $h$ kleinsten
Knoten, also alle $n - h$ größten Knoten.

Für alle noch nicht abgearbeiteten Knoten gilt:
$n - h$ Elemente wurden noch nicht abgearbeitet.
Für diese Knoten gilt, dass sie entweder ein nicht-gesetzten
Wert (bei unserer Implementation $-1$) besitzen
oder ein Wert $x$ besitzen. $x$ stellt die minimale Distanz
dar, die von dem Ursprungsknoten zu diesem Knoten
erreicht werden kann, wenn man als Zwischenschritte
nur die $h$ abgearbeiteten Knoten nimmt.

Für alle abgearbeiteten Knoten gilt:
$h$ Knoten sind schon abgearbeitet worden.
Die zu den Knoten zugehörigen \texttt{AlgorithmNodes}-Objekte
beinhalten die insgesamte Länge zu dem Startknoten.
Diese Länge wird nicht weiter modifiziert, da
sie die minimale Distanz zum Startknoten ist.

\subsection{Kürzester Pfad zu allen Knoten}

\subsubsection{Teil (a)}

Wenn ein Zykel auftaucht, dann bedeutet
das, dass eine Menge $K$ an Knoten gibt, sodass
$K = \{k_1 ... k_n\}$ und Kanten zwischen $k_1$
und $k_2$ usw. bis $k_n$ und $k_1$ existieren. 

Ein negativer Zykel ist dann vorhanden, wenn
$M^0(k_1, k_2) + ... + M^0(k_n, k_1) < 0$. 
Oder mathematischer aufgeschrieben:

$$\sum_{l=1}^{n-1} {M^0(k_l, k_{l+1})} + M^0(k_n, k_1) < 0$$

Laut der Schleifeninvariante gilt, dass nach $h \geq 0$
Schritten $M^h$ die Längen von den Pfaden enthält,
die am kürzesten sind und dabei nicht mehr als
$h + 1$ Kanten besuchen.

Sei also $x$ die Länge des Zykels. Es gilt: $x < 0$.
Daraus folgt, dass $2 \cdot x < x$ und 
$3 \cdot x < 2 \cdot x < x$ usw.
Bei beliebig großen $n$ gibt es also die Gefahr,
dass der Algorithmus versucht, so oft wie möglich
diesen Zyklus zu durchlaufen, um die kleinste Länge
zu erreichen.

Wenn aber der Algorithmus terminiert, ist garantiert,
dass der Pfad, der bei dem negativen Zyklus
angegeben wird, nicht der kürzeste ist. Die Länge des
Pfades ist nämlich der Form $n \cdot x$ mit
$n \in \mathbb{N}$. Dann gilt $(n+1) \cdot x < n \cdot x$.

\subsubsection{Teil (b)}

Best case: Der best case wäre ein Graph, der keine
Kanten hat, bzw. die dazugeörige Matrix, die leer
wäre. In diesem Fall gibt es weiterhin $n$
Iterationen, bei der jeweils für jeden Eintrag in
der Matrix geschaut wird, ob ein Pfad existiert.
Die Asymptotik ist also

$$\Theta(n^3)$$

Worst case: Im schlimmsten Fall wäre
in dem Graph jeder Knoten mit jedem anderen
Knoten verbunden. Dann müsste der Algorithmus
in jeder Iteration der Schleife die Länge von jedem
Knoten zu jedem anderen Knoten neu berechnen. Es müssten
also alle Felder der $(n \times n)$-Matrix neu berechnet
werden. Deswegen müssten jede Iteration $n^2$ Schritte
durchgeführt werden. 
In jedem Schritt wird verglichen, ob der momentane
Eintrag in der Matrix bereits der kürzeste Weg ist
oder ob es noch einen kürzeren Weg gibt, der aber
ein Knoten mehr besuchen darf ($h+1$). Es müssen
also pro Schritt $n$ Vergleiche stattfinden.
Daraus resultiert die Asymptotik

$$\Theta(n^4)$$

\section{Weitergestaltung des Spiels}

\subsection{Computergegner}
\subsubsection{Funktionsweise}
Die hier verwendete Implementation ist eine \textit{Utility Based AI}. Die Funktionalität beruht hauptsächlich auf mehreren \textit{Utility-Funktionen}, welche die Nützlichkeit einer bestimmten Aktion bewerten. 

Der Computer prüft verschiedene verfügbare Züge, bestimmt jeweils deren \textit{utility} und wählt den besten aus, wobei darauf geachtet wird, dass der Zug dem Computer den größtmöglichen Vorteil und dem Gegner den größtmöglichen Nachteil verschafft. 

In der ersten Runde nutzt der Computer die \texttt{evaluateState} Funktion (siehe 2.1.2), um immer die beste verfügbare Burg, in Abhängigkeit der bereits gewählten Burgen zu bestimmen. 

Ab der zweiten Runde werden, falls sinnvoll, zunächst Joker gespielt und anschließend die neuen Truppen auf die Burgen verteilt, wobei mit der Funktion \texttt{utilityReinforce} bestimmt wird, welche Burgen am nötigsten Truppen brauchen.

Danach beginnt die Eroberungsphase der Runde: mithilfe der \texttt{utilityCastle}-Funktion wird die wertvollste gegnerische Burg bestimmt und angegriffen, sofern der Angriff für den Computer sinnvoll ist.

Nach jedem Angriff werden die Truppen zu den Burgen am Rand umverteilt, wobei wieder nach \textit{utility} vorgegangen wird. Die Angriffsphase geht solange, wie es noch Burgen gibt, die sinnvoll angegriffen werden können.

\subsubsection{Utility-Funktionen}

Es werden drei verschiedene Utility-Funktionen verwendet, um die Nützlichkeit einer bestimmten Aktion zu bewerten: \texttt{utilityCastle},  \texttt{utilityReinforce} und \texttt{utilityAttack}, sowie eine vierte Funktion      \texttt{evaluateState}, die den gesamten Spielzustand bewertet.
Bei den ersten drei Funktionen handelt es sich um lineare Polynome der Form

\begin{center}
\begin{large}
$\sum \limits_{k=1}^{n} \alpha_k f_k$
\end{large}
\end{center}

wobei $f_k$ wiederum Funktionen sind, welche jeweils einen Aspekt der Bewertung betrachten, mehr dazu unten.

Bei den Koeffizienten $\alpha_k$ handelt es sich um um \texttt{double}-Zahlen, welche die einzelnen Funktionen gewichten. Die drei Utility-Funktionen unterscheiden sich in den jeweils betrachteten Aspekten.

Die Funktion \texttt{evaluateState} berechnet den kumulierten Wert aller Burgen für den Computer und subtrahiert einen gewichteten Wert der Burgen für den Gegner. Sie bietet also eine Möglichkeit, den gesamten Wert eines Spielzustandes zu bestimmen.
\\\\
\textbf{utilityCastle}\\\\
Diese Funktion bestimmt den "Wert" einer Burg für einen bestimmten Spieler. Hierbei fließen die Anzahl der angrenzenden eigenen und gegnerischen Burgen, die Zahl der abgehenden Kanten, die Größe des Blocks von zusammenhängenden eigenen Burgen, in dem sich die Burg befindet und weitere Parameter ein. Diese werden gewichtet und addiert, um einen heuristischen \textit{utility}-Wert zu erzeugen.

Eine Burg wird als "wertvoll" betrachtet, wenn sie an einer strategisch günstigen Position ist, und durch andere Burgen unterstützt werden kann. Dies soll dann durch einen hohen Ausgabewert ausgedrückt werden.
\\\\
\textbf{utilityReinforce}\\\\
Diese Funktion gibt an, wie sinnvoll es ist, eine bestimmte Burg mit Truppen zu versorgen. Hierbei spielen die Zahl der angrenzenden gegnerischen Burgen, die Zahl der Truppen in der Burg, der Wert der Burg und weitere Parameter eine Rolle.
Generell sollen Burgen unterstützt werden, die entweder durch viele starke gegnerische Burgen gefährdet sind, oder für einen taktischen Angriff verwendet werden können.
\\\\
\textbf{utilityAttack}\\\\
Diese Funktion gibt an, wie sinnvoll es ist, eine bestimmte gegnerische Burg anzugreifen. Hier fließen der Wert der Burg für den Computer und für den Gegner und das Truppenverhältnis von Angreifer- zu Zielburg ein.

Burgen sollten dann angegriffen werden, wenn ihre Eroberung den Gesamtspielzustand zugunsten des Computers verändert und der Angriff eine große Erfolgschance hat.

\subsubsection{Motivation und Anmerkung}

Die \textit{Utility Based AI} ist ein häufig verwendeter und erfolgreicher Ansatz zur Entwicklung von Computergegnern für Strategiespiele. Die Umsetzung ist inspiriert von Artikeln wie "\textit{An Introduction to Utility Theory}" von David Graham und "\textit{Designing AI Algorithms For Turn-Based Strategy Games}" von Ed Welch, wurde aber vollständig selbst durch Trial-And-Error implementiert und optimiert. Sie ist der \textit{Basic AI} überlegen, hat aber noch Raum für Verbesserung.

Ein möglicher Verbesserungsvorschlag wäre, den Computer mehrere Züge in die Zukunft zu planen zu lassen und somit intelligenteres, strategisches Vorgehen zu ermöglichen (beispielsweise durch Minimax und co.).
\subsection{Missionen}

\subsubsection{Countdown}

Wenn man diese Mission wählt, gilt es, nach einer
festgelegten Anzahl an Runden die meisten Burgen
zu besitzen. Diese ist auf sechs Runden festgelegt,
kann aber im Quellcode leicht modizifiert werden.
Sollten zwei oder mehr Spieler
gleich viele Burgen zu diesem Zeitpunkt in Besitz haben,
gibt es ein Unentschieden.

Um diese Mission bereitzustellen, wurde die Klasse
\texttt{TimeGoal} erstellt. Sie behandelt
die gesamte interne Logik der Mission. 

\subsubsection{Capture the Flag}

In dieser Mission werden wichtige Burgen, sogenannte
Flags, gleichmäßig auf die Spieler verteilt. Es ist das
Ziel, zuerst vor allen anderen Spielern alle diese Burgen
zu erobern.

Zur Erstellung dieser Mission wurde die Klasse
\texttt{CaptureTheFlagGoal} erstellt.
Diese Klasse behandelt die gesamte Logik der
Mission. Zu diesen Aufgaben gehört nicht nur die
Überprüfung, ob zu einem Zeitpunkt ein Spieler
gewonnen oder verloren hat, sondern auch bei dieser
Mission die Verteilung der Flaggen-Burgen auf die Spieler.
Das wird dann gemacht, sobald alle Burgen auf
die Spieler aufgeteilt wurden. Dann werden
per Zufallsprinzip die Burgen ausgewählt.

Zur vollständigen visuellen Darstellung dieser Mission
wurde noch die Klasse \texttt{MapPanel} erweitert.
Nun wird bei jedem Aufruf von \texttt{ImagePanel.paintComponent}
eine weiße Umrandung um die Flaggen-Burgen gezeichnet,
wenn die Mission aktiv ist und die Burgen verteilt wurden.

\subsubsection{Bevölkerung}

Das Ziel der Spieler, die diese Mission ausgewählt haben,
ist es, vor allen anderen Spielern eine bestimmte Anzahl
an Truppen auf verschiedenen Burgen zum Rundenanfang 
stationiert zu haben.
Falls zwei oder mehr Spieler die benötigte Anzahl an
Truppen haben, so wird nach der Anzahl der Burgen entschieden.
Dabei ist die Bevölkerung/Truppenanzahl in den zusätzlichen
Burgen unerheblich, es zählt nur die Gesamtanzahl.
Ist diese ebenfalls bei mindestens zwei Spielern gleich,
gibt es ein Unentschieden.

Die Mission ist in der Klasse \texttt{PopulationGoal}
verankert. 

\subsection{Joker}

Wir haben zwei Joker in unser Spiel eingebaut. 
Die meiste Logik wurde in \texttt{JokerPanel} implementiert,
darunter auch in \texttt{MapPanel} und anderen Klassen.
Diese sind in einem Panel über dem MapPanel auswählbar.

\subsubsection{Truppen-Joker}

Der Truppen-Joker hat eine ganz einfache Funktion:
Der Spieler, der ihn benutzt, bekommt fünf neue Truppen zum Verteilen. 
Der Truppen-Joker kann nur einmal verwendet werden.
Man findet ihn direkt über der Karte oben links. 
Der Truppen-Joker ist mit einem braunen Plus dargestellt.

\subsubsection{Truppen-Verscheuchen-Joker}

Ein etwas kreativerer Joker ist der Truppen-Verscheuchen-Joker.
Dieser befindet sich ebenfalls im Joker-Bereich über der Map an
zweiter Stelle rechts neben dem Truppen-Joker. Der Spieler, der den
Truppen-Verscheuchen-Joker benutzt, darf sich eine gegnerische Burg 
auswählen. Aus dieser Burg fliehen dann alle Truppen in benachbarte
Burgen des Spielers, dem die ausgewählte Burg gehört.
Die Aufteilung auf die benachbarten Burgen ist dabei zufällig.
Falls es nur eine benachbarte Burg des gleichen Spielers gibt,
fliehen alle Truppen dorthin. Falls es keine benachbarte Burg
des gleichen Spielers gibt, d.h. die Burg isoliert ist, so bleibt
bis auf eine Truppe niemand in dieser Burg übrig.
Der Truppen-Verscheuchen-Joker ist mit einem
erschreckten Pixel-Gesicht dargestellt.

Der Truppen-Verscheuchen-Joker erlaubt eine Vielzahl an neuen
Strategien im Spiel, weshalb wir uns trotz der etwas
schwereren Implementation dafür entschieden hatten,
ihn einzubauen. So ermöglicht er es z.B. einen Spieler,
der nur auf einer einzelnen Burg alle seine Truppen behaust,
zu bestrafen. Diese kann man umzingeln und dann den Joker einsetzen.
Vor allem ist das nützlich, wenn nur noch eine einzelne Burg nicht
erobert wurde, und das Spiel sich sonst lange ziehen würde, d.h.
dieser Joker kann das Spiel ebenso beschleunigen.
Umgekehrt müssen Spieler nun darauf achten, Truppen möglichst gleichmäßig
zu verteilen, um dieser Taktik entgegenzuwirken, und Burgen möglichst
zusammenhängend zu erobern, damit im Falle des Joker-Einsatzes die Truppen
zumindest nicht komplett verloren gehen, sondern in eine andere Burg wandern.
Der Joker erhöht also auch die Spielkomplexität und
macht das Spiel damit insgesamt interessanter.

\end{document}
