【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】

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304: 2013/07/07(日) NY:AN:NY.AN ID:lXyODQZR(1) AAS
ルールなんて自分でこさえちゃえばいいよ。
コマを重ねるってのは、要するに馬にのせたり方天画戟といった装備だったり
名声や決意・覚悟といった精神的なものの加点要素なんじゃないのか？
あるいは倒れた仲間を回収して回復ポイントまで運べるとか。逆に補給物資を運んでいるか。

将棋やチェスなら、味方のコマと重なると2倍の能力になり、一回とられても相打ちで敵も倒せて、自分はそこに残れる、的なシステム。

305: 2013/07/07(日) NY:AN:NY.AN ID:tapz/Poj(1) AAS
作りたい奴はすでに作り始めてたりする

ハンターハンターに出てきた架空のゲーム「軍儀」
2chｽﾚ:cgame

306: 2013/07/08(月) NY:AN:NY.AN ID:VxgBNd3t(1) AAS
なるほど、高さ＝三次元的なゲームだったのか。
二段や三段のコマは一段のコマには抜けれず壁の役割になれる。
壁構築で地形みたいな要素にもなる感じかな？

307: 2013/07/09(火) NY:AN:NY.AN ID:PWW1vFJn(1) AAS
高さを考慮したSLGといえば、タクティクスオウガ系のゲーム画面（盤面）になりそう・・・

308: 2013/08/03(土) NY:AN:NY.AN ID:gVJOFEFN(1) AAS
age

309: 2014/09/08(月)16:59 ID:67y2qr+m(1) AAS
教京サーバアビエ無戸籍交際薬剤消毒介護職利権ローション羽田帝国上層部24時間パトロール義務上野飲み会マックさむらいニューヨーク森林火災チェック問題ヤーフォー確定申告不足ラーメンスーパーポイントdビデオデッキ破壊タイピングGTX860MIGOZ

教京サーバアビエ無戸籍交際薬剤消毒介護職利権ローション羽田帝国上層部24時間パトロール義務上野飲み会マックさむらいニューヨーク森林火災グリーにんにく牡丹黒家宝ラーメン

教京サーバアビエ無戸籍交際薬剤消毒介護職利権ローション羽田帝国上昇部24時間パトロール義務セコム強盗マックさむらいニューヨーク森林火災グリーにんにく牡丹黒家宝ラーメン
築地TPP偏食中国人勧誘マナー憤怒北京オリンピックパブ立橋フロアWHO経済制裁代協議会飲み食い代官僚日テレ漏洩ボーリングITC問題調査福岡駐車近代道廃人画税幕張銀行ググール無断決裁広告料寒孫ゼリー失調栄養士指的フィルム不毛ハンバーグースラーメン

糞箱弐個弐個沖縄ランド近年ペット原発難民船頭100万円コミックコラムシフト廃品鉄工業プラチナ小スモ再販問題WHO光金アナ雪エネルギーソーシャル決裁ニッカン奮闘鬼記者サービスカ米ラマン露店捜査キセルストアアイダホ会長農家不動産工場感激息子

310(283): 2015/08/18(火)16:59 ID:QcCJSSMl(1/2) AA×

外部ﾘﾝｸ[html]:www.radagast.se

311: 310 2015/08/18(火)17:06 ID:QcCJSSMl(2/2) AAS
ちなみに、置換表のキーは、盤面と手番です。

ハッシュ値を使用し、衝突した場合は、チェーンで下につなげています。
今のところ、メモリーの上限等は設定しておらず、領域も足りています。

312: 2015/08/18(火)21:27 ID:ZHAQ4NnD(1/2) AAS
正気か？

313: 310 2015/08/18(火)23:21 ID:5wjtKO2B(1) AAS
何がですか？

314: 2015/08/18(火)23:27 ID:ZHAQ4NnD(2/2) AAS
その質問に答えられる人間が２ｃｈにいると？

315: 310 2015/08/19(水)09:33 ID:DdofkXsp(1) AAS
いなければ仕方ないですね。

テスト関数を置換表付negascoutにしたら、ちゃんと答えが返ってくるようになりました。
けど、なんか気持ち悪い。置換表の扱い方は一緒なので、たまたま上手く行ってるだけ
ではないかと思います。むむむ。

MTD(f)にこだわり続けてもあんまり意味が無いので、評価関数づくりに入ります。

３層パーセプトロン型にするか、普通の線形回帰にするか。
パーセプトロンタイプは、パターン学習のタイプを作ってみましたが、学習データ３４０万
棋譜に対して、１回回すのに３日がかりという状態で、検証サイクルが回しづらい状況な
ので、簡略化をするか、線形回帰を試すか思案中です。最終的には、両方作って対戦
させてみるかと思っています。いつになる事やら。

316: 310 2015/08/24(月)09:51 ID:Y8Lk5h3w(1) AAS
BITBOARDで確定石をそこそこ正確に求める方法を考えました。
思いっきり脱線中ｗ

ただ、斜め方向に「列すべてに石が置かれている」状態を検出する方法と、
その時に、斜め方向の列すべてに確定ビット（仮）を建てる良い方法が見つ
からずに、斜め方向のAND用の定数配列を用意してループを１５回回してる。

縦横は、分割統治でそこそこなロジックになったんだけど。

４５度回転を使っても、そんなに高速化できそうにないなぁ。

もちろん、完璧な確定石ではありません。
拾った石は確実に確定石ですが、確定石なのに拾えない石が若干あります。

317: 310 2015/09/02(水)11:43 ID:s0BtWfox(1) AAS
ぬぬぬ。パターンによる線形回帰の石差予想。
最急降下法は収束してるんだけど平均２乗誤差が４８０とかになる。
１σでいうと１局面あたり２２石（黒石の数では１１石）もの誤差。
これでは使い物にならない。

ステージ分割しているんだけど、ステージが進んでも誤差はほぼ一緒。
ウェイトがオールゼロでも似たような数字になるレベル。
テストデータで局面評価させると、それなりに石差は計算しているっぽいが、
最善手で終局まで打ったデータ入れるとステージによって評価値が全く違う。

初期値をゼロからスタートすると、この辺なんだけど、１とかからスタートすると
もっと誤差が大きいところで収束してしまう。初期値を乱数にしたら、更に大きな
誤差で収束してしまう。

ローカルミニマムに捕まってるのかなぁ。

いくつかミスは見つけたけど、本質的な場所じゃないので、結果も変わらず。
むむむむ。

318: 2015/09/02(水)16:33 ID:6FNrQBf/(1) AAS
正規化をミスってる

319: 310 2015/09/02(水)21:57 ID:5gNGVEfH(1) AAS
正規化というと、thellさんのlearning.pdfで言うところの、αの設定ですか？

当初はmin（β/100,β/Nj）の正規化型で作ってましたが、上手くいかないので
収束を早めるのは後回にして、今は単純にステージ毎の局面データ件数α=β/Nの
形にしてます。

が、発散を避けようとすると、βをあまりに小さくしなければならないのが、なんか変な
気がしています。今は10の-7〜-8乗くらいの値です。やっぱり変ですよね。

最急降下法のコードどこか間違えてるんだろうなぁ。

320(1): 2015/09/03(木)04:25 ID:CNXgxM7O(1/2) AAS
でもオセロだったら最終数手で１１石くらいひっくり返ってぶれるのは普通じゃない？

321: 2015/09/03(木)04:36 ID:CNXgxM7O(2/2) AAS
あ、オセロのＡＩにはぜんぜん詳しくないんだけど
対局を見てたらクルクル石差が入れ替わるので
読み切らずに局面から石差を判断すると
どうなるんかなと思って

322: 310 2015/09/03(木)10:19 ID:Fd8XT4rV(1/2) AAS
色々と失礼しました。

もう一度、よーく上記pdfを読み返していたところ、原因らしきものが見つかりました。
記載にあいまいというか、ちょっとおかしいところがあって、式の変形をしっかり追って
確認すれば良かったのですが、思い込みで解釈をして変な計算をしていました。

そこをとりあえずざっと修正したところ、遅々としつつも収束に向かっている模様ですが、
まだまだ完全ではないようです。ある程度二乗誤差が減ったところで、また増え始めたり
しています。正規化も試したけど、やはり同じ。

もう少し、検討してみます。

323(1): 310 2015/09/03(木)10:38 ID:Fd8XT4rV(2/2) AAS
>>320
もともとひっくり返しあった後の終局を予測するのが目的なので、教師データは最終局面
の石差です。盤面の特徴（パターン）から、最終石差を予想するための重回帰計算なので、
その時点の石数は、説明変数に入れてません。なので、パターンの選択が適切なら、
最善手の応酬において１手毎にどれだけ石数が入れ替わろうと、影響を受けずに、
二乗誤差が終局に近づくほど減っていくと予想されます。
というか、そうなるように説明変数であるところのパターンを模索していくと理解しています。

手元にあるwzebraなんかは、評価値と称して最終石差予想が表示されているのですが、
やはり、ある程度の誤差を含みつつも、大きくぶれているようには見えません。

評価関数の使い道を考えると、実は絶対値はそれほど重要ではありません。
中盤探索のｎ手読みの時の盤面評価と、ムーブオーダリングに使うので、ある局面から
派生したｎ手先の局面における相対的な関係が保たれていればOKです。
また、MTD(f)法などを使う時の、ｆの初期値設定にも使います。この時は絶対値で正確な
方が良いはずですが、外れはすぐにカットされて次に行くので、トータルの時間に対する
影響は小さいように感じます。

とはいえ、相対的な関係が保たれているのかをチェックするのは難しいですから、
結局のところ出来上がった評価関数の評価は、教師データとの二乗誤差の小ささに
するしかないかなと。

324: 310 2015/09/07(月)01:11 ID:OHPpdG+6(1) AAS
収束しかかった二乗誤差がまた増え始める原因はまだわかりません。
増え始めるまでは収束方向には向かっているのは確かなのでβの初期設定を
いって誤魔化す方向で。最急降下法ってこんなものなのかなぁ。

一通り納得したので、パターンをLogistelloと同一のものにまで拡充してスムージングも
入れてみましたが、新たなバグを仕込んでしまった模様で、一部計算がぐちゃぐちゃorz
バグ探しの旅に出ます。

裏で、Solverの速度アップを検討。
CountBitとPOPCountを組み込み関数にしてみました。FFO#40で30%ほど改善。
続いてFlip関数を６４個のポインタ関数にしてみましたが、時間はほぼ変わらず。
ポインタ関数内の処理が非効率なのか。

Flipのデバッグ中に確定石計算でバグっぽいものを見つけましたが、回帰が落ち着く
まで見なかった事にします。

325: 2015/09/10(木)17:45 ID:R9JX9LJx(1) AAS
将棋の全駒にユニークなIDを振り、局面を将棋盤に見立てたkoma[9,9]にIDを入れることで表現しようと思っています
その場合、駒のIDから座標を取得するいい方法ってないんでしょうか？
IF文、Case文のオンパレードになってしまうのは仕方ないのでしょうか・・・・

言語C#

326: 2015/09/13(日)16:22 ID:5eWB08IT(1) AAS
駒側にも座標を持っちゃえば？

327: 310 2015/09/14(月)09:33 ID:Rx5y2/Cc(1/2) AAS
線形回帰で相変わらず時間食ってます。
一応、バグらしきものはそれなりに解消されましたが、やはりいかんせん収束が遅い。
一晩かけて５０〜１００試行して、途中で止めてやり直しなんてのやってる間に１週間は
あっという間に経ってしまうものです。まだ誤差が大きい。１０００回程度回して、どこまで
収束するか見てみようかなと。またぞろ３層パーセプトロンが気になる今日この頃。

確定石計算もバグ取りはできたと思いますが、その分計算が１．５倍ほどに膨れてしまい
ました。しばらく思考実験していたら、確定石なのに確定していると評価できない確実な
パターンも思いついてしまって、どうせその程度のものなら重い確定石計算しないで普通
に準確定石程度にしとくのが良いかと悩み中。

Solverの速度アップですが、前からやろうと思っていた事を少しづつやっていますが、
統計とってきちんとやっていないので１０％くらいの差だと良くわからない状況です。
コードのメンテナンス性が下がるのがネック。negaMAXが思いの他高速化してしまい
ましたが、MTD(ｆ）が低速化しているかも（謎）。

それなりに評価関数が動きだしたので、置換表２枚にして反復深化も試してますが、
信じられないくらい劇遅状態です。これ本当にコストに見合うのかなぁ。評価関数の
計算が、というか、その中の確定石計算が重いんだと思うけど・・・。

328: 310 2015/09/14(月)17:35 ID:Rx5y2/Cc(2/2) AAS
反復深化が劇遅なのは、使い方を誤っていました。
リーフのところまで使うとコストアップなのは考えれば当然でした。
まあ、おバカなバグもありましたが。

negaMaxに対して反復深化を試すと、１割程度の高速化となりましたが、
negaScoutに対してやると多少低速化して、negaMaxの反復深化と変わらない速度に。
scout missが３倍近く増えているので、評価関数の精度があまり良くないためかなと。
move orderには、通常はmobilityとコーナー着手を使用しているのですが、これ、
何故か（少なくともFFO#40に対しては）scout missが恐ろしく少ないのです・・・。

MTD(f)が遅いのも、最初に設定するfを評価関数の値にして、それが結構外れで、
探索範囲が広がったのが原因です。scout missと同様に、結局のところ、途中で評価関数
を求めるタイプの高速化は、評価関数の精度次第という当たり前の結果に。

評価関数入れるとノード探索時間が1/10になるので、やはり評価関数用の確定石計算は
準確定石にレベルダウンしようかと思います。中盤AIでの話ですが。

今FFO#40が９秒台なので、あと３〜５倍高速化したい。

329: 2015/09/14(月)21:42 ID:1S1dymvg(1) AAS
その情熱がうらやましい

330: 310 2015/09/15(火)20:18 ID:egtjjW0V(1) AAS
準確定石の計算って実は思ったよりコストフルかもと気づいてしまい、
急きょコーディングして比較してみる事にしました。

releaseモードだと、自分の計算方法では跡形も残らないため、時間計測不可能。
debugモードでも、数十倍速いと言う結果になりましたので、今の確定石計算ロジック
は、悪いモノではないと自分に言い聞かせる事にしました。

それより、回帰の学習で、少しずつ少しずつ２５０回くらいまで学習進めていたのですが、
バグを見つけてしまい、またやり直しです。むむむ。しかも、なおした事で計算時間が
２〜３倍になってしまうという。

331: 2015/09/19(土)00:46 ID:OgvQcqwn(1) AAS
回帰がやっとまともっぽいところまで収束するようになりました。
今、２５０回学習で、最終ステージが１σ＝７．５程度です。
このペースだと、もっと学習させても、たいして変わらない気もしますが、
もう少し学習を進めてみようかと思います。

この評価関数を元に、反復深化＋MTDF+negaScoutなsolverを動かして
FFO#40で８秒程度になります。インライン関数化とか、最終２手展開とか
やるべき事はある程度やっちゃったので、自分の力だとこの辺が限度かも。

332: 310 2015/09/22(火)22:15 ID:70n8Fwqa(1) AAS
回帰は地道に学習中。もう少しやってみるって感じだけど、収束状態の誤差が大きいのは
ステージ分割でオリジナルな変な事をしているからじゃないかと気になりだした。
あと数百回学習を回したら、通常のステージ分割版も作ってみるかなと。

色々いじってるうちに、FFO#40が６．２秒まで来た。何が良かったのか良くわからない。
反復深化をターゲットに改良しているんだけど、negaScoutも同じ時間。

FFO#41を試したら、反復深化で４５秒弱、negaScoutで３０秒弱という結果に。
探索ノード数がすごい事になってるので、反復深化のmoveorderのどこかがおかしい
気がしている。

333: 310 2015/09/25(金)16:54 ID:9OkLc3+M(1) AAS
回帰のステージ分割というかスムージングを、ネット上でノウハウ公開されてるみなさん
と同じようにしたら、１σで６を切ってきた。やっぱ、スムージングやり過ぎて、精度が
落ちていたのね。同一ステージ内でも値がばらついているので本当に必要なのか、
気になるので、落ち着いたら両方試そうかと。先に方向性見ちゃったから本来とは
逆順になっちゃうけど。

色々頑張ったら、FFO#40が５．１秒、#41が２０秒、#42が１８秒となりました。
ソースとにらめっこしてれば、ネタはそれなりに出てくるものだなぁと。

しかし、１０年前のCPU使ってるThellにようやく勝てた程度。
Zebraの速さは何なんだと。こちらはcore i7だというのに。

目下の悩みは、_mm_popcnt_u64とBitScanFoward64が使えずに、それぞれ32ビット版を
使っている事。外部依存のところで関数の存在は確認しているんだけど、「そんな名前ない」
と出てくる。Cは趣味のAVRで小さいプログラムしか作った事がなかったけど、VC++くらい
巨大になると、どーもよーわからん。

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