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対局は可能になった

今は、新しいリバーシプログラムの開発フェーズで、今日の時点で、とりあえず実装したAIと対局できる様にはなった。このプログラムはGUIを持っているのでMasterReversiのエンジン対局でMasterReversiのAIと対局させる事も出来るのだが、今の所、全く歯が立たない。

新しいリバーシプログラムは、最終的には、MRWorkerを使わないMasterReversiと同等以上の評価演算性能を持ち、かつ、同等以上の強さを持つプログラムにする予定だ。

なので、最終的には、MasterReversiに実装しているビットボード処理ルーチンだとか並列演算ルーチンだとかパターン評価ルーチンなんかも移植する事になる筈なのだが、当面は、そういった処理コードの移植は行わずに開発を進める。

これは何故なのか、というと、MasterReversiというのは、様々な処理で、色々な最適化を行っている関係から、最早、処理コードを弄るのが大変になっているからだ。

つまり、作者的には、今回、最適化が行われていない弄りやすいコードを持つ、新しいリバーシプログラムを開発する事で、MasterReversiを使って行うと手間がかかる新しい処理コードの動作確認なんかも行いたいと思っている訳だ。

その結果として、より良い処理方法が見つかれば、新しいリバーシプログラムは、現行版のMasterReversi以上の処理性能や強さを持つプログラムになる可能性もある訳だ。

もっとも、今時のリバーシプログラムの「強さ」というのは、実際の所としては、Bookにどれだけマトモな手が登録されているかにかかっている。

なので、いくらプログラムを改良しても、より強くなる事は、まず、ない筈なのだが、にも関わらず、作者的には何をやろうとしているのか、というと、評価演算結果の精度を上げたいと思っている。

具体的には、現行版のMasterReversiの場合、Bookに登録された手から外れた時には、たまに負けるのだが、これは、評価演算結果の精度に問題があるからだ。

もっとも、たまに負ける、という事は、殆どは、評価演算結果から着手を行っても負けはしない事を意味している。

なので、精度に問題がある、といっても、それもたまの話で、殆どは問題ない訳なので、より良い評価演算結果を得られる様にできるかどうかは定かではない。

と、いう事で、やっぱり、現行版よりも良くする事は出来なかった、という結果になる可能性も十分あるのだが、とりあえず、来週は、評価演算精度を上げる為の改良を色々と試してみたいと思っている。

もっとも、まだ、マトモな評価演算ルーチンは実装できていないので、今日の時点では、新しいリバーシプログラムは、冒頭に書いた様に現行版のMasterReversiに全く歯が立たない状態だ。

なので、とりあえず、明日以降、まずは、それなりの評価演算ルーチンを実装していく事になる訳なのだが、MasterReversiが採用しているパターン評価による評価演算ルーチンは、当面は実装しない事にする。

つまり、作者的には、折角なので、まずは、伝統的な評価ルーチンを使って、どこまでパターン評価のMasterReversiに太刀打ちできるものなのか、というのを確認しておこうか、と、思っている訳だ。

その後、パターン評価による評価ルーチンも実装する事になる筈なのだが、新しいリバーシプログラムでは、MasterReversiにはないプラスアルファな要素も欲しい所ではある。

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