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FFO性能はEdax越え

今は、新しいリバーシプログラムの開発フェーズで、ここの所は新評価関数の精度を上げる為に学習データを再作成しているのだが、新規データを使ってもFFO性能は殆ど変らなかった。なので、コードを弄ってみた所、性能は少し向上し、最新版Edaxの性能は越えた。

昨日書いた様に、MasterReversiのFFO性能は優秀なのだが、そうなった理由として第一に挙げられるのは、巷に高速な他プログラムがあった、という事になる。

つまり、MasterReversiは巷の有名処のリバーシプログラムと比べると後発ソフトになるので、後から、より劣るモノを出す訳にも行かなかった、という経緯もあった訳だ。

つまり、scrzebraがあったが為に、MasterReversiのFFO性能は初版から優秀だった訳なのだが、その後、MasterReversi的には、Ver1.4.0とVer1.4.1でFFO性能の向上施策を行った。

で、Ver1.4.0では、主に並列演算時の無駄な探索を減らす努力等を行って処理性能を大幅に向上させたのだが、その背景には、Edax Ver4の存在があった訳だ。

Ver1.4.0の高速化に関する顛末は、2010年8月10日の「出遅れてしまったらしい」、という記事から始まる一連の記事に書かれているのだが、その結果は、8月28日の「今回はこの辺にしておく」、という記事に書かれている。

つまり、Ver1.4.0というのは、64Bit版の開発が主目的だったのだが、Edax Ver4がリリースされているのを見つけ、その終盤解析性能が大幅にアップしていたので、MasterReversi的にも、終盤解析性能の向上を目指す必要が生じた訳だ。

その結果としては、逐次演算性能はEdax Ver4並に出来たのだが、並列演算性能は2割程度劣る状況だった。

もっとも、この時点でも、MasterReversi的には、MRWorkerが使えたので、MRWorkerを使って複数台のPCを演算に利用すれば、並列演算時にも、Edax Ver4越えは可能だった。

と、いう事もあったし、そもそも、Ver1.4.0開発というのは、大規模Bookやデータベースを扱う場合にメモリを楽に使える様に、64Bit化するのが目的だったので、FFO性能ばかり相手にしている訳にも行かなかった訳だ。

で、Ver1.4.1開発というのは、HTML5版、Android版と、Windows版以外のMasterReversi開発を行ったついでに巷の状況を見てみた所、「Edax + Unified Book 2010」がリリースされていて、対局させてみると、当時のMasterReversiは簡単に負けてしまったので、主にBookを修正しつつ、評価精度の向上を目指す事を目的として開始した開発だった。

しかし、2014年2月6日の「FFOテストが完敗だなあ」という記事にある様に、前述の「Edax+ Unified Book 2010」で使われていた当時の最新版のEdax Ver4.3のFFO性能は、前述のVer4のソレよりも大幅に向上していたので、必然的に、当時のMasterReversiの終盤解析性能は、当時のEdaxと比べて大幅に劣る格好になっていた訳だ。

なので、作者的には、上記の記事以降、終盤解析性能を上げる努力をかなり行い、2014年4月8日の「十分かもしれない」、という記事に至っている。

つまり、Ver1.4.1では、FFO性能は、ほぼ、Edax 4.3と比べても遜色ないくらいに向上したので、その後のVer1.4.2,Ver1.4.3では、FFO性能の向上施策は行わなかった訳だ。

で、Edaxの現行版はVer4.4にアップデートされているのだが、昨日書いた様に、少なくともFFO40~59性能については、顕著な向上はない。

しかし、MasterReversi的には、次バージョンはVer1.5.0にする予定なので、少しFFO性能も上げておきたい所なので、上げてみた所、今の所、FFO40~59しか測定していないのだが、Edax 4.4よりは高速に処理を終えられる感じになっている。

もっとも、MasterReversi的にも、コード関係の高速化はVer1.4.1の時点で大体は行っているので、コードの実行速度については、これ以上の高速化を行うのは大変だ。

しかし、前述の記事の表題を見ても判る様に、MasterReversi開発では、これも、よく書いてきた様に、労多くして益少なしな開発はしないように心掛けているので、ある意味、完璧な作りにはしていない訳だ。

と、いう事なので、少々の性能向上であれば、パラメータ調整等で実現可能なので、今回は、それらの中から、着手候補の並び替え用の探索内容を微変更する事で、処理性能を向上させる事に成功した。

具体的には、より局面評価の精度が重視される格好にしてみた所、処理性能が向上したのだが、その結果、新しい評価データを使うと、より処理性能は向上したので、一挙両得な感じの変更になったかもしれない。

もっとも、処理性能の向上はそれほど大きくも無いので、現行版はEdaxよりも少し遅い感じなのだが、次バージョンは、Edaxよりも少し速い、という感じになるだけだ。

とはいえ、前述の記事を見ていると、EdaxとのFFO性能の争いは7年半前から行っている格好になっている訳なので、MRWorkerなしで、優位に立てる様になったというのは、それなりに有意義な事ではあるかもしれない。

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