WCSC28 elmoアピール文書

1. elmoについて
　elmoは主に評価関数に改良を加えたソフトです。
　Apery/やねうら王を主に利用しています。　
　＜以前の内容＞
　　WCSC26: 自己対局の勝率に基づいて評価値生成
　　　　　　→とても弱かった
　　WCSC27: 自己対局時の勝敗と深く読んだ時の評価値を用いて評価値を更新、
　　　　　　 大規模(50億局面)学習
　　　　　　→優勝：やねうら王/Apery等で採用！

2. 評価関数
　昨今のコンピュータ将棋は500点程度差がつくと逆転するのは難しいので、
　序盤を含めた評価値の近い「競っている局面」を手厚く学習する方向で進めています。
　学習部分の変更も色々試しているのですが、良くも悪くもあまり変わらず悩ましいです。

3. 定跡生成
　定跡抜けたら負け確定でしたとかツラいじゃないですか。
　勝敗への影響が大きい割に今までなおざりにしていたので、
　評価関数と同じような方法で作るようにしました。
　(自己対局→勝敗＋評価値を利用して評価)

4. 利用ライブラリ
　やねうら王:
　　対局時と定跡生成で利用しています。定跡に互換性が無いので少し手を入れています
　　採用理由：探索部分が優秀なため。既存拡張機能の流用
　Apery:
　　評価関数生成と定跡生成で利用しています。
　　また、評価関数もAperyのものをベースに更新しています。
　　採用理由：評価関数(および学習部)が優秀ため。既存拡張機能の流用
　Qhapaq/tanuki-:
　　評価関数を混ぜて使おうかと思っています(多分使います)。
　　採用理由：評価関数が強いため

5. その他
　ビッグウェーブに乗れませんでした