コンピュータとオセロ対戦34 ～性能評価～ - Qiita

前回 今回の目標 前回までで、ランダム・探索・機械学習・深層学習でのオセロが完成しました。 今回はそれらを対戦させ性能評価をしていきます。 ここから本編 まずエントリー選手を紹介します。 random ランダムに石を置きます。 5hand 5ターン先で最も自分の石の数が大きくなる場所に置きます。 5hand_custom 5ターン先で最も評価値が高くなる場所に置きます。 2least 次の次の相手のターンで最も相手の手数が少なくなる場所に置きます。 2most 次の次の自分のターンで最も自分の手数が多くなる場所に置きます。 Ridge 機械学習モデルで次のターンの盤面から最終結果を予測し、その予測値が最も高かった場所に置きます。 NN 深層学習モデルで次のターンの盤面から最終結果を予測し、その予測値が最も高かった場所に置きます。 クラス構造 クラスの継承が複雑になってきたのでまずはそれにつ