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* Table of Contents [#rf4512af]
#contents

- [[Abstract Strategy Games Online Project]]
- [[Abstract Strategy Games Online Project/1]]
- Abstract Strategy Games Online Project/2
- [[Abstract Strategy Games Online Project/3]]

- [[Abstract Strategy Games Online]]

#navi(Abstract Strategy Games Online Project)
* ゲームとAIについての統計情報 [#e013c524]
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 [#h8b1a1b6]
*** 環境1 2009/10/15 測定 [#la03a7a0]
#ref(./2009_10_15_1_stat.png,right,around,環境1での測定結果のまとめ - クリックで拡大,70%)
|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
#clear
*** 環境2 2009/10/15 測定 [#a76f6a50]
#ref(./2009_10_15_2_stat.png,right,around,環境2での測定結果のまとめ - クリックで拡大,70%)
|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
#clear
** 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 [#zbffcd82]
*** 環境1 2009/10/15 測定 [#ec7e8f6c]
#ref(./2009_10_15_1_hands.png,環境1での局面毎の推移 - クリックで拡大,60%)
*** 環境2 2009/10/15 測定 [#t737bba6]
#ref(./2009_10_15_2_hands.png,環境2での局面毎の推移 - クリックで拡大,60%)

** 分析 2009/10/16 [#z4c0f836]
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。((Version 3から、評価関数を改善し、強さが向上している。))
- 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 [#ha361081]
#related
以下、開発者専用のページです
- [[_Abstract Strategy Games Online Project todo1]]
- [[_Abstract Strategy Games Online Project todo2]]

* Feedback [#n489922f]
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