2048 STRATEGY LAB
어떤 2048 전략이 더 효과적일까?
“가장 큰 타일을 모서리에 둬라”라는 조언을 반복하는 대신 실제 시뮬레이션으로 비교했습니다. 네 가지 자동 정책을 표준 4×4에서 각각 500게임 실행했습니다.
2,000게임
500/ 전략
4×4보드
90 / 102 / 4 생성률
이 벤치마크에서 코너 유지 + 1수 앞보기 정책은 평균 9,474점으로 무작위 정책의 약 8.65배였고, 게임의 8%에서 2048 타일에 도달했습니다.
2,000 games · fixed seeds
벤치마크 결과
각 행은 500개의 독립 게임입니다. P90은 상위 10% 게임만 넘는 점수입니다.
| 전략 | 평균 점수 | 중앙값 | P90 | 최고 | 평균 이동 | 512 도달 | 1024 도달 | 2048 도달 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 무작위 이동 | 1,095 | 1,036 | 1,688 | 2,932 | 119 | 0.0% | 0.0% | 0.0% |
| 합치기 우선 | 1,973 | 1,756 | 3,072 | 5,512 | 178 | 2.4% | 0.0% | 0.0% |
| 코너 유지 | 3,764 | 3,320 | 6,560 | 15,028 | 296 | 22.8% | 1.6% | 0.0% |
| 코너 + 앞보기 | 9,474 | 7,588 | 16,976 | 37,804 | 611 | 60.4% | 31.2% | 8.0% |
데이터가 보여주는 세 가지
당장의 합치기보다 보드 구조가 중요합니다. 합치기 우선은 평균 1,973점, 코너 정책은 3,764점이었습니다.
빈칸은 자원입니다. 공간을 보존하는 정책은 더 오래 버티고 숫자 흐름이 깨졌을 때 복구할 여지가 큽니다.
앞보기는 욕심 많은 수를 줄입니다. 한 단계만 미리 봐도 평균 9,474점, 1024 도달률 31.2%로 올라갔습니다.
시뮬레이션 방법
4×4 보드와 시작 타일 2개를 사용합니다. 유효한 이동 뒤 새 타일이 생기며 2는 90%, 4는 10%입니다. 각 정책은 i × 7919 + 17 공식의 고정 seed 500개를 사용했습니다. 단순 휴리스틱 비교이며 최적 AI가 아닙니다.
결과는 의사결정 원칙을 비교하기 위한 것입니다. 숙련된 플레이어나 더 깊은 탐색 알고리즘은 훨씬 높은 점수를 낼 수 있습니다.