Thell
目次 What's new Thellとは？ ダウンロード 動作環境 インストール・アンインストール 不具合情報 他のリバーシソフト 各種技術資料 What's new 2005/09/30 Thell 3.0.3及びThellRVS 3.0.3 リリース 中盤評価関数の精度向上、探索速度向上、クラッシュバグの修正などを行いました。 2005/09/30 Thell FFOベンチマークテスト公開 Thellの終盤探索ベンチマーク結果を公開しました。 2005/07/17 BCC32でのThellのコンパイル BCC32のリソースコンパイラbrc32はFONTステートメントの解釈がVisual C++と異なるため、そのままではリソースファイルをコンパイルできないようです。BCC32でコンパイルする場合はThell.rcのFONTステートメントを適切な形式に書き換えてからコンパイルしてください
Dolphin ver.1.21
Dolphinのダウンロード（1.15MB） 棋譜データベースの鑑賞方法 終盤問題の実行方法 動作環境：Windows95以降 リバーシソフトDolphinは以下の機能を備えています。 棋譜の保存、読込、盤面の編集 アプレットコード生成機能 棋譜表示アプレットHamlet用コードを生成します。 ネセロの対戦結果貼り付け Thorフォーマットのデータベース読込機能 終盤練習機能 8x8盤だけでなく10x10盤に対応 履歴 2001/08/08 バージョン1.21 盤の色を変更可能に 2001/04/08 バージョン1.20 終盤問題のフォーマットを変更。今までのファイルとの互換性はありません 2001/01/06 バージョン1.12 出力されるビットマップを24bitカラーから8bitカラーに変更 2000/11/27 バージョン1.11 盤面の色を変更、データベース表示の高速化 2000/
Negascout - Wikipedia
NegaScout または PVS (Principal Variation Search) は Alexander Reinefeld によって考案された アルファ・ベータ法よりも効率の良いミニマックス法アルゴリズムの一種である。 NegaScout は手の選択肢を列挙し何らかの方法で並べ替えた上で、初めに最も良さそうな手を通常の探索窓で探索し評価値を得る。 それ以降の手はまず Null Window Search を行いそれまでに見つかった最善手の評価値を超えるかどうかを調べ、 超えた場合にのみあらためて通常の探索窓で再探索し評価値を得る。 但し、得られた評価値がβ値以上でもあれば再探索を行わずその場でカットできる。 Null Window Searchは探索窓が狭くカットが頻繁に起こるため通常の探索よりも短時間で終了するが、 探索順序がランダムだと再探索が頻繁に起こり、結局はアルファ
オセロプログラムの作り方
オセロプログラムの作り方 第1章 基本関数の実装 1.1 盤面の表現 1.2 石を返す処理 1.3 返した石を元に戻す処理 第2章 ゲーム木と探索 2.1 ゲーム木 2.2 Mini-Max法 2.3 Alpha-Beta法 2.4 順序付けと反復深化法 2.5 Scout法 2.6 ハッシュ法 2.7 前向き枝刈り 第3章 評価の方法 3.1 評価の基本 3.2 パターンによる評価 3.3 重みの最適化 第4章 オセロプログラムTurtle 4.1 盤面の取り扱いその１ 4.2 盤面の取り扱いその２ 4.3 評価関数 付録 付録A Thorデータベースのファイルフォーマット 参考文献 トップに戻る 意見、感想はdsanno@adachi.ne.jpまでお願いします。
NegaMaxアルゴリズムによる探索 羊の人工知能研究 ～将棋AI開発の日々～
以前にMiniMaxアルゴリズムによる探索方法を紹介しましたが、本日はNegaMaxアルゴリズムによる探索を紹介します。 うわ～また違う名前の探索アルゴリズムが出てきた～(*´□｀)っと思う必要はあるません。基本はMinimaxですから！！違いとしては、Minimaxの場合は探索側と敵側を意識して、探索側の場合は評価値の最大値を、敵側の場合は最小値をとif文で処理を分けていました。 しかし今回は、ある方法を使うことにより探索側と敵側の区別をする必要がなくなります。要するに、区別をしなくていいということは、if文を使う必要がないということです。前にも言いましたがif文等のジャンプ命令は大変時間のかかる処理で、今回のように探索毎に探索側と敵側を区別してるようでは、処理が遅くなるのは目に見えてます。 まぁ解決する方法としては、相互再帰だっけ？を使うと、区別する必要がなくなると思うんですが、個人的
オセロの評価値を作ってみよう！ 羊の人工知能研究 ～将棋AI開発の日々～
えっと土日と横浜に行っていて昨日帰ってきたところで、マダ少しグダグダ感がありますが(＞ω＜;)まぁ何で横浜に行っていたかというと、ポルノグラフィティの横スタライブを見に行っていたからからなんですけどね♪♪いやぁ良かった良かった☆☆ という話はこれぐらいで、でわでわ今回はオセロの評価値ということで今回は始めたいと思います。まずは評価値って何じゃろなって人もいると思うのでチョチョっと説明します。 前回まで探索のことを語ってきて、評価値の事はサラッと流していました。（えっとさかのぼればこの回で少し説明しています。「価値というのは普段ゲームしているときに感じると思いますが、ゲームの途中で有利、不利、互角など感じるように、コンピュータにもそれを評価値として計算させます。」という感じで。）で、今回は実際にどのような処理をするのかについてオセロを例に挙げて語っていきたいと思います。 では、オセオでの勝ち
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Scout と NegaScout