Table of Contents †
ゲームとAIについての統計情報 †
AIとゲームルール記述をによって、実装したゲームの局面毎の合法手数の状況の測定が自動化できた。また、ゲームルールの複雑さやAIの評価関数によって、計算量がどの程度異なるかを実測することが可能になった。
このセクションでは、これらの統計情報の一部を公開する。
ゲームとAIの統計 †
環境1 2009/10/15 測定 †
| Game | Alapo | FlipFlop3 | FlipFlop5 | KingsValley | MiniShogi | Rinne |
| AI Level 先後共 | 1 | 5 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| Ruby:1.9.1_x86_64-linux | | | | | | |
| 手数 | 47 | 13 | 38 | 23 | 38 | 26 |
| 平均の合法手数 | 21.98 | 3.08 | 12.05 | 15.87 | 14.39 | 17.58 |
| 標準偏差 | 9.64 | 1.14 | 5.38 | 2.38 | 9.16 | 4.4 |
| 最大の合法手数 | 39 | 5 | 20 | 18 | 48 | 25 |
| | | | | | |
| comの読んだ平均node数 | 21327.06 | 213.23 | 11430.95 | 16394.91 | 2404.47 | 14539.58 |
| 標準偏差 | 20471.5 | 169.17 | 10372.81 | 6478.18 | 1909.24 | 14589.79 |
| 読んだ最大node数 | 72522 | 651 | 46725 | 28486 | 8176 | 65096 |
| 一局にcomの読んだnode数合計(node) | 1002372 | 2772 | 434376 | 377083 | 91370 | 378029 |
| | | | | | |
| 一手あたりの消費時間(sec) | 46.85 | 0.25 | 20.47 | 32.97 | 30.12 | 32.37 |
| 標準偏差 | 41.63 | 0.21 | 20.47 | 10.76 | 30.3 | 26.31 |
| comの消費した時間合計(sec) | 2202.06 | 3.3 | 778.02 | 758.2 | 1144.56 | 841.57 |
プログラムで自動測定した結果を表にしているため、有効数字の処理は省いています
環境2 2009/10/15 測定 †
| Game | Alapo | FlipFlop3 | FlipFlop5 | KingsValley | MiniShogi | Rinne |
| AI Level 先後共 | 1 | 5 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| Ruby:1.9.1_x86_64-linux | | | | | | |
| 手数 | 55 | 17 | 25 | 13 | 38 | 89 |
| 平均の合法手数 | 21.69 | 3.24 | 11.6 | 14.69 | 14.39 | 17.42 |
| 標準偏差 | 8.91 | 1.06 | 6.05 | 2.49 | 9.16 | 6.54 |
| 最大の合法手数 | 40 | 5 | 20 | 18 | 48 | 34 |
| | | | | | |
| comの読んだ平均node数 | 7898.49 | 214.59 | 12697.96 | 9656.38 | 2404.47 | 18725.61 |
| 標準偏差 | 10134.57 | 167.44 | 11056.71 | 3685.73 | 1909.24 | 12764.89 |
| 読んだ最大node数 | 50966 | 651 | 32768 | 17002 | 8176 | 68214 |
| 一局にcomの読んだnode数合計(node) | 434417 | 3648 | 317449 | 125533 | 91370 | 1666579 |
| | | | | | |
| 一手あたりの消費時間(sec) | 10.71 | 0.16 | 14.8 | 11.65 | 18.79 | 33.5 |
| 標準偏差 | 12.38 | 0.13 | 13.71 | 3.89 | 18.98 | 20.88 |
| comの消費した時間合計(sec) | 588.86 | 2.64 | 369.94 | 151.48 | 713.83 | 2981.33 |
プログラムで自動測定した結果を表にしているため、有効数字の処理は省いています
局面毎の合法手数, AIの読んだ局面数, 消費時間, 単位時間あたりに読んだ局面数の推移 †
環境1 2009/10/15 測定 †
環境2 2009/10/15 測定 †
分析 2009/10/16 †
測定結果から、プログラム作成時に構造上気になっていた、いくつかの特徴が裏付けされた。
- King's ValleyとFlipFlop 5x5は、同じ5x5ボードを使い、駒の数も同じ
- 局面毎の合法手の数のばらつきがFlipFlopが大きい
- 平均合法手の数はFlipFlopが少ない
- AIの消費時間はKing's Valleyの方が少なく対人強度も高いのは、ゲームが短手数で終わることが要因の一つと考えられる
- MiniShogi = 5五将棋
- 合法手生成にかなりの時間を使っているため、単位時間あたりに読める局面数が他のゲームに比べて少ない
- Rinneは深度延長によって、読み進めるnode数が他のAIに比べて深くなる傾向がある。Version 2までのAIでも同様の深度延長処理をおこなっていたが、AIの強さには貢献がなかった。*1
- Alapoは、深度延長条件と、評価関数に工夫の余地がある。
- ゲームの複雑さの割りに、効果的に局面を短時間で読めているのは、動的に深読を調節する機能が有効に働いているため
- 序盤、駒数が多い状態での深読みを避けているため、定跡の導入によって、劇的に強くできる可能性が高い
SEE ALSO †
以下、開発者専用のページです
Feedback †
![[The Museum of Abstract Strategy Games]](image/asg.png "[The Museum of Abstract Strategy Games]")
![[Sittuyin]](/image/games/sittuyin_2setup2.jpg "[Sittuyin]")
