================================================ 2018年 柿木将棋のアピール文章 今年は昨年と殆ど変わりません。そのため、昨年のアピール文章も添付します。 1985年頃に開発を始めました。 前向き枝刈を行う選択探索で、アルファβ法を使っていました。 評価関数は、手作業で作成・調整していました。 2007年、ボナンザの影響を受け、全幅探索を行い、ボナンザ法で学習した評価関数を使うプログラムを 新しく作成しました。 2008年から2012年までは、従来の選択探索のプログラムと新しい全幅探索のプログラムを組み合わせていました。 2013年、新しい全幅探索のプログラムだけとしました。 次のような手法を使っています。 ・全幅探索 ・局面の評価関数は、ボナンザ法で学習 ・利きデータを使用し、bit-boardは使っていない。 ・局面の評価項目は、独自のもの ・山下さんの 0.5手延長方式を採用 ・並列化 PVS ・NULL move 枝刈 ・王手延長 ・静止探索 参加する意味はあまりありませんが、ほぼ同じソフトを同じハードで参加しているので、 そういう意味のベンチマークはなるかと思います。 2018/03/25 柿木 ================================================ 2017年 柿木将棋のアピール文章 今年は昨年と殆ど変わりません。そのため、昨年のアピール文章も添付します。 1985年頃に開発を始めました。 前向き枝刈を行う選択探索で、アルファβ法を使っていました。 評価関数は、手作業で作成・調整していました。 2007年、ボナンザの影響を受け、全幅探索を行い、ボナンザ法で学習した評価関数を使うプログラムを 新しく作成しました。 2008年から2012年までは、従来の選択探索のプログラムと新しい全幅探索のプログラムを組み合わせていました。 2013年、新しい全幅探索のプログラムだけとしました。 次のような手法を使っています。 ・全幅探索 ・局面の評価関数は、ボナンザ法で学習 ・利きデータを使用し、bit-boardは使っていない。 ・局面の評価項目は、独自のもの ・山下さんの 0.5手延長方式を採用 ・並列化 PVS ・NULL move 枝刈 ・王手延長 ・静止探索 2017/03/28 柿木 追記 選手権前に floodgate で、しばらく対戦させたところ、レーティングは 約2300 です。 2014/8/30 には 2234 でしたが、その後、殆ど改良はしてなくて、ハードも同じです。 2017/04/26 柿木 ================================================ 2016年 柿木将棋のアピール文章 今年は昨年と殆ど変わりません。そのため、昨年のアピール文章も添付します。 変わる予定なのは、次の点だけです。 ・フィッシャールールに対応（予定） 2016/03/26 柿木 ================================================ 2015年 柿木将棋のアピール文章 今年は昨年と殆ど変わりません。そのため、昨年のアピール文章も添付します。 変わったのは、次の点です。 ・秒読みルールに対応 ・バグの修正 ・評価関数を少し改良したつもり 昨年の選手権直後の 2014/5/7、floodgateでのレーティングは 2177 でした。 上記改良を行い、2014/8/30 には 2234 になったので、57 上がりました。 その後は、改良できなかったので、この１年の改良点は、これだけです。 2015/04/02 柿木 ================================================ 2014年 柿木将棋のアピール文章 今年は昨年と殆ど変わりません。そのため、昨年のアピール文章も添付します。 変わったのは、次の点です。 ・バグの修正 ・評価関数を少し改良したつもり 2014/03/26 の時点のfloodgateでのレーティングは、2178 と昨年とほぼ同じです。 2014/03/26 柿木 ================================================ 2013年 柿木将棋のアピール文章 今年は、去年と大きく変わりました。 昨年まで、全幅探索のプログラムと選択探索のプログラムの２種を組み合わせていました。 今年は、全幅探索のプログラムだけにしました。ようやく、その方が強くなったからです。 全幅探索のプログラムは、2007年に新しく開発を始めたものです。 ボナンザの影響を受け、全幅探索を行い、評価関数はボナンザ法の学習で作成しているものです。 ただし、ボナンザとは色々違っています。 例えば、bit-boardは使わず、利きデータを使っています。 評価関数の評価項目は独自のものです。 floodgate では、今年のプログラムは昨年のプログラムに対して、７割程度の勝率があります。 ただし、floodgateでのレーティングの点数は、後述するように、少し不可解な点があります。 昨年のプログラムは、昨年のfloodgateでの点数は 2145点、 ほぼ同じプログラムが今年は、2089点と少し下がりました。 全幅探索のプログラムは、昨年に対して、次の改良を行いました。 １．並列化 ２．山下さんの 0.5手延長方式を採用 ３．評価関数の調整 全幅探索のプログラムのfloodgateでのレーティングは、改良前 2094点、 改良後 2184 点と 90点上がった程度です。 2013/04/18 柿木 ================================================