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まず、MasterReversiを変更

今は、新しいリバーシプログラムの開発フェーズなのだが、MasterReversiを使って色々と確認してみると、新しい評価関数は現行のMasterReversiのソレよりも良いモノと出来そうだ。ただし、性能面の検証が必要なので、まずは、MasterReversiを正式に変更して性能確認する。

昨日書いた様に、新しい評価関数と同等の処理を行う評価関数は、既に、MasterReversiの評価データ編集機能を使ってMasterRevresi上で動作させる事が出来ているのだが、処理性能が若干遅い訳だ。

で、LOGISTELLOが採用したパターン評価というのは、それ以前の伝統的な評価関数と比べて、高速処理が可能な分、より深い探索が可能になる、というのもメリットとされている。

つまり、今回、作者的には、伝統的な評価関数を一部導入する事で、評価関数の精度を上げた、というか、偶に酷い値を出力する事があるパターン評価ベースの評価関数のリスクを軽減しようとしているのだが、その弊害としては、処理速度の低下が懸念される訳だ。

もっとも、伝統的な評価関数を導入しようとしているのは、32手目以降になるので、30手目くらいから行われる事になる読み切りだとか勝敗/完全読みの処理性能には影響を与えない筈だ。

と、いうか、作者的には、その性能低下が心配なので、32手目以降は変更しない事にしているのだが、実際の所としては、変更した場合のテストも行っている。

で、40手目まで、伝統的な評価関数を併用した場合、FFO40-59の完全読みでは、探索されるノード数が減っている問題もいくつかあったのだが、現状では、最適化されていない評価関数を使っている事もあり、全般的に処理速度は低下した。

と、いう事で、まあ、伝統的な評価関数を併用する事で、評価精度は向上できる感じなのだが、その結果として評価速度は低下する筈なので、問題は、その速度低下を許容範囲とできるか否かになる訳だ。

で、その確認のために、新しいリバーシプログラムを最適化して作り込むよりは、とりあえず、MasterReversiを変更して確認した方が速い訳だ。

そして、昨日書いた様に、新しい評価関数を動作させたコンピュータのレベル4でさえ、Bookと現行版の評価関数を利用するレベル5に勝ってしまう事もある訳だ。

つまり、新しい評価関数を使えば、コンピュータ同士の自動対局でBookを修正出来る状況になっているので、作者的には、新しいリバーシプログラムの開発中にも、その自動対局は行わせておきたい訳だ。

と、いう事なので、新しい評価関数は、まず、MasterReversiを変更して、次バージョンのMasterReversiの標準添付版と出来る形にする。

で、作者的には、その新しいMasterReversiで、セルフ対局によるBook修正を行わせつつ、新しいリバーシプログラムを開発していく事にした訳だ。

なので、まず、MasterReversiの変更作業を行うのだが、MasterReversiの宿命として、その為にはユーザー設定用のダイアログ変更等も必要になるので、変更には2,3日を要する事になる筈だ。

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