[DVONN]

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

環境1での測定結果のまとめ - クリックで拡大
GameAlapoFlipFlop3FlipFlop5KingsValleyMiniShogiRinne
AI Level 先後共153323
Ruby:1.9.1_x86_64-linux
手数471338233826
平均の合法手数21.983.0812.0515.8714.3917.58
標準偏差9.641.145.382.389.164.4
最大の合法手数39520184825
comの読んだ平均node数21327.06213.2311430.9516394.912404.4714539.58
標準偏差20471.5169.1710372.816478.181909.2414589.79
読んだ最大node数725226514672528486817665096
一局にcomの読んだnode数合計(node)1002372277243437637708391370378029
一手あたりの消費時間(sec)46.850.2520.4732.9730.1232.37
標準偏差41.630.2120.4710.7630.326.31
comの消費した時間合計(sec)2202.063.3778.02758.21144.56841.57

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

環境2での測定結果のまとめ - クリックで拡大
GameAlapoFlipFlop3FlipFlop5KingsValleyMiniShogiRinne
AI Level 先後共153323
Ruby:1.9.1_x86_64-linux
手数551725133889
平均の合法手数21.693.2411.614.6914.3917.42
標準偏差8.911.066.052.499.166.54
最大の合法手数40520184834
comの読んだ平均node数7898.49214.5912697.969656.382404.4718725.61
標準偏差10134.57167.4411056.713685.731909.2412764.89
読んだ最大node数509666513276817002817668214
一局にcomの読んだnode数合計(node)4344173648317449125533913701666579
一手あたりの消費時間(sec)10.710.1614.811.6518.7933.5
標準偏差12.380.1313.713.8918.9820.88
comの消費した時間合計(sec)588.862.64369.94151.48713.832981.33

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1での局面毎の推移 - クリックで拡大

環境2 2009/10/15 測定

環境2での局面毎の推移 - クリックで拡大

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

選択肢 投票
おもしろい 1  
役に立つ 4  
興味ない 0  
理解できない 0  
やってみたい 0  
食べてみたい 0  

*1 Version 3から、評価関数を改善し、強さが向上している。

TOP   編集 凍結 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS   [Privacy Policy]  
Last-modified: 2014-08-23 (土) 17:41:18 (1429d)