Автоматический подбор параметров движка

Пока у меня такие результаты:
1. 2.prs 20
2. 19.prs 16
3. 28.prs 9
4. 23.prs 8
5. 9.prs 8
6. 15.prs 7
7. 4.prs 7
8. 6.prs 6
9. 8.prs 5
10. 29.prs 5
11. 26.prs 4
12. 3.prs 3
13. 22.prs 3
14. 0.prs 2
15. 24.prs 1
16. 20.prs 1
17. 10.prs 0
18. 14.prs 0
19. 7.prs -1
20. 1.prs -2
21. 11.prs -3
22. 16.prs -4
23. 13.prs -4
24. 12.prs -4
25. 18.prs -6
26. 25.prs -9
27. 21.prs -15
28. 17.prs -15
29. 5.prs -19
30. 27.prs -23

Победившая 2-ка - это 85-ая из предыдущего турнира. Интересно, как можно понять, что достигнуты оптимальные настройки?

Имею ввиду, что в настоящее время гораздо проще создать шахматную программу (сильную) чем 10 лет назад.
У Хьята не было под рукой таких сильных исходников как Fruit, Glaurung и некоторых других ... Нужны примеры ....
Рыбка.
Кстати, а Вам не кажется что шкала материальной оценки у крафти (100,300,300,500,900) имеет слишком круглые значения
для того что бы быть идеальной ))

C уважением,
Андрей

У Хьятта всё есть под рукой. Отличий кроме его огромного опыта и сроков разработки никаких нет. Он создает программу не 10 лет назад, а сейчас.

Исходники - далеко не самое важное. И сильные исходники смотреть абсолютно необязательно. Намного полезней обсуждения на форумах и в специализированных чатах, а так-же чтение соотвествующих публикаций.

У Крафти стоимость фигур корректируется табличной оценкой, и Хьятт до сих пор пишет по старинке, по-этому и не быть ему никогда в лидерах. Плюс и использует шкалу которая устарела уже давным-давно, хотя может конкретно у него она и лучше работает.

Пример - Делаем слона 200
Плюс таблиная оценка

100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100
100,100,100,100,100,100,100,100


Это тоже самое что слон 300 + Табличная оценка

0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0


В программе я могу хоть округлить, хоть вообще обнулить стоимость фигур, но только не в момент подстройки. Так как настраивать таблицу из 64 параметров для каждой фигуры наверно всё-таки сложнее, чем корректировать только стоимость этой фигуры - один параметр.

Находясь близко к экстремуму можно уже пойти наискорейшим градиентным спуском с переменным шагом.
С очень большим числом партий на каждой итерации.

Только остается открытым вопрос - как лучше считать градиент?
Расчет Градиента через частные производные по каждому параметру в данном случае очень неточен.

Я опять получил резкий рост силы.
Последние 5 итераций певое место занимают новые версии, причем со значительным отрывом от сохраненных лучших с предыдущей итерации.


С оценком по балансу шашек, во всяком случае с суперкороткми контролями - b2 очень плохая шашка.

Мне кажется Glaurung уважает слонов намного больше Смотри:

#define N_VALUE 0x340
#define B_VALUE 0x340

Это понятно, а как понять вот это:

// white knight
{-36, -22, -16, -16, -16, -16, -22, -36, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-22, -10, 2, 6, 6, 2, -10, -22, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-18, 2, 10, 12, 12, 10, 2, -18, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-18, 4, 11, 16, 16, 11, 4, -18, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-18, 8, 12, 21, 21, 12, 8, -18, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-18, 8, 15, 18, 18, 15, 8, -18, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-22, 0, 6, 10, 10, 6, 0, -22, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-36, -22, -16, -16, -16, -16, -22, -36, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

// white bishop
{22, 18, 12, 8, 8, 12, 18, 22, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
18, 28, 18, 20, 20, 18, 28, 18, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
22, 24, 26, 26, 26, 26, 24, 22, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
24, 26, 28, 30, 30, 28, 26, 24, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
26, 28, 32, 36, 36, 32, 28, 26, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
26, 30, 32, 32, 32, 32, 30, 26, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
24, 30, 26, 26, 26, 26, 30, 24, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
30, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 30, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

Не вижу штрафов за неразвитых слонов почему-то. Чем интерестно это может быть компенсировано?
Что думаешь ?

Кажется вижу компенсацию ввиде блокированных слонов

#define BISHOP_TRAPPED_A7H7 300
#define BISHOP_TRAPPED_A6H6 120
#define BISHOP_TRAPPED_A1H1 100

Логичнее считать слона более ценным в открытой позиции, а коня в закрытой.
Сформулировать закрытость позиции наверное не очень сложно. Или есть свои
заморочки ?
Тестирование актуально ?

Так обсуждалось ведь...
Ценность различных фигур можно корректировать по пешечной структуре в центре...

Так можно разграничить открытые, полуоткрытые, закрытые.
Если смотреть две центральные вертикали - то часто встречающихся типов центра не так много.

И соответственно можно будет корректировать стоимость разных слонов. Например e4 за белых e5,d6 за черных - У черных слабый чернопольный слон и сильный белопольный...

Поддерживаю. Сам предлагал подобное....Например, существует немало закрытых позиций, где один из слонов играет ключевую роль, а другой расположен неудачно. Учитывая положение центре, по моему мнению, не трудно оценить кто есть кто.

Марков вроде сейчас как раз в этом направлении копает...
Настраивает табличную оценку фигур в зависимости от пешечной структуры в центре.

Проще всего увеличивать стоимость слона и уменьшать стоимость коня пропорционально с исчезновением
пешек. (+5, -5 например). Случаями сдвоенных и строенных пешек для начала можно пренебречь. Как то так
наверное.

Метод который он предложил... Не очень хорош, я не верю что он будет работать.
(Подстройка под совпадение ходов без перебора)
Таким способ, например в шашках b2 станет ценнее чем a1, но это транзитное поле. Шашка через b2 должна идти на c3, а на b2 она должна стоить хуже чем на a1.
Но я об этом говорил в той ветке...

Можно настроить пока только стоиомсть фигур.
Центров не так уж много - Можно сделать для начала для 5 видов центра (четыре наиболее частых, и остальные) И настроить стоимость фигур для каждого. То есть по 6 параметров для каждого цвета - Стоимость пешки, коня, двух слонов (белопольного и черонопольного), ладьи и ферзя. То есть 12 параметров на 5 типов - 60 параметров.

Только настраивать путем тестовых матчей.

Таблица после сегодняшнего ночного тестирования выглядит так:

1. 25.prs 17
2. 21.prs 16
3. 19.prs 11
4. 9.prs 11
5. 22.prs 10
6. 0.prs 9
7. 24.prs 8
8. 13.prs 7
9. 12.prs 6
10. 4.prs 4
11. 23.prs 2
12. 15.prs 1
13. 3.prs 0
14. 10.prs 0
15. 26.prs 0
16. 2.prs 0
17. 27.prs 0
18. 17.prs 0
19. 7.prs 0
20. 14.prs -2
21. 16.prs -2
22. 29.prs -4
23. 8.prs -7
24. 1.prs -8
25. 18.prs -9
26. 28.prs -10
27. 5.prs -11
28. 20.prs -13
29. 11.prs -16
30. 6.prs -20


3.prs - died
30.prs = 24.prs X 0.prs
10.prs - died
31.prs = 21.prs X 12.prs
26.prs - died
32.prs = 25.prs X 12.prs
2.prs - died
33.prs = 12.prs X 22.prs
27.prs - died
34.prs = 21.prs X 25.prs
17.prs - died
35.prs = 25.prs X 24.prs
7.prs - died
36.prs = 24.prs X 19.prs
14.prs - died
37.prs = 21.prs X 12.prs
16.prs - died
38.prs = 15.prs X 9.prs
29.prs - died
39.prs = 25.prs X 21.prs
8.prs - died
40.prs = 13.prs X 0.prs
1.prs - died
41.prs = 12.prs X 21.prs
18.prs - died
42.prs = 21.prs X 25.prs
28.prs - died
43.prs = 19.prs X 25.prs
5.prs - died
44.prs = 19.prs X 21.prs
20.prs - died
45.prs = 25.prs X 13.prs
11.prs - died
46.prs = 22.prs X 19.prs
6.prs - died
47.prs = 25.prs X 24.prs

Уже немного мне осталось до 200-тых:

1. 74.prs 22
2. 59.prs 20
3. 40.prs 15
4. 82.prs 15
5. 75.prs 13
6. 66.prs 10
7. 19.prs 8
8. 77.prs 8
9. 73.prs 7
10. 79.prs 5
11. 76.prs 5
12. 23.prs 3
13. 48.prs 3
14. 63.prs 3
15. 80.prs 3
16. 71.prs 1
17. 65.prs -3
18. 46.prs -3
19. 85.prs -3
20. 41.prs -5
21. 58.prs -5
22. 56.prs -5
23. 68.prs -7
24. 78.prs -7
25. 84.prs -14
26. 72.prs -14
27. 86.prs -16
28. 83.prs -17
29. 87.prs -20
30. 81.prs -22


65.prs - died
88.prs = 59.prs X 59.prs
46.prs - died
89.prs = 77.prs X 76.prs
85.prs - died
90.prs = 77.prs X 40.prs
41.prs - died
91.prs = 19.prs X 19.prs
58.prs - died
92.prs = 73.prs X 77.prs
56.prs - died
93.prs = 19.prs X 82.prs
68.prs - died
94.prs = 59.prs X 82.prs
78.prs - died
95.prs = 77.prs X 73.prs
84.prs - died
96.prs = 82.prs X 59.prs
72.prs - died
97.prs = 74.prs X 74.prs
86.prs - died
98.prs = 82.prs X 82.prs
83.prs - died
99.prs = 40.prs X 48.prs
87.prs - died
100.prs = 40.prs X 82.prs
81.prs - died
101.prs = 48.prs X 40.prs

Потом можно будет куда-нить выложить все 3 лучшие персоналии, которые получатся.

Он на вкус хотя и крут,
И с него, бывает, мрут,
Но какие выживают —
Те до старости живут!..

Все новые персоналии делаешь только скрещиванием?

Посмотрел как играет текущая версия. Играет хорошо, нелепых жертв за позиционные признаки нет, но есть одна большая проблема - из-за отсутствия разделения оценки на миттельшпильную и эндшпильную - вообще не ведет шашки с первого ряда в дамки в дамочных эндшпилях (например простая и две дамки против дамки), даже не пытается их проводить.

Может нужно меньше скрещиваний?

Вроде даже по теории - искать в окресности одной точки нужно чаще, чем в области образованной двумя (либо четко между ними)

Сегодня вечером попробую.

Нужно добавлять еще одно преобразование - изменяющее масшаб, разницу между сильнейшей и слабейшей шашкой в группе, в отдельной таблице.

То есть преобразование Ki:=Ki*a+b

У меня сначала сделала очень большую разницу, потом сокращала её очень медленно, если добавить такой оператор - будет намного быстрее изменять масштаб между позиционными признаками и материальными.

Точно надо. У меня двое суток сокращало разницу между сильнейшей шашкой и слабейшей в таблице простых с "в три раза" до "в два раза". Слишком долго.

Сделаю преобразование для таблицы простых.
Max - Максимальное значение, Min - минимальное значение в таблице.


k:=Random()+0.5;
// от 0.5 до 1.5
For i:=1 to 28 do Table:=Table*k+(1-k)*(Max+Min)/2
// После преобразование Сумма слабейшего и сильнейшего значения останется тем-же, то есть примерно такм-же останется среднее значение в таблице.

Результаты на 8-00 07.03.2007

1. 39.prs 23
2. 44.prs 19
3. 21.prs 16
4. 51.prs 16
5. 25.prs 9
6. 53.prs 6
7. 45.prs 5
8. 60.prs 4
9. 37.prs 3
10. 4.prs 1
11. 62.prs 0
12. 48.prs 0
13. 19.prs 0
14. 61.prs 0
15. 49.prs -2
16. 54.prs -2
17. 56.prs -3
18. 59.prs -3
19. 63.prs -3
20. 64.prs -4
21. 57.prs -4
22. 9.prs -4
23. 55.prs -5
24. 12.prs -6
25. 35.prs -7
26. 50.prs -8
27. 42.prs -8
28. 13.prs -11
29. 52.prs -14
30. 58.prs -18


62.prs - died
65.prs = 25.prs X 39.prs
48.prs - died
66.prs = 60.prs X 51.prs
19.prs - died
67.prs = 21.prs X 21.prs
61.prs - died
68.prs = 21.prs X 44.prs
49.prs - died
69.prs = 44.prs X 39.prs
54.prs - died
70.prs = 21.prs X 51.prs
56.prs - died
71.prs = 39.prs X 21.prs
59.prs - died
72.prs = 44.prs X 51.prs
63.prs - died
73.prs = 45.prs X 53.prs
64.prs - died
74.prs = 60.prs X 39.prs
57.prs - died
75.prs = 21.prs X 21.prs
9.prs - died
76.prs = 25.prs X 25.prs
55.prs - died
77.prs = 39.prs X 60.prs
12.prs - died
78.prs = 44.prs X 39.prs
35.prs - died
79.prs = 51.prs X 51.prs
50.prs - died
80.prs = 44.prs X 21.prs
42.prs - died
81.prs = 51.prs X 51.prs
13.prs - died
82.prs = 44.prs X 25.prs
52.prs - died
83.prs = 53.prs X 39.prs
58.prs - died
84.prs = 53.prs X 53.prs

Продолжение после праздников.

Тут немного другое - в природе именно гены, а гены дискретны.
Допустим в переборных алгоритмах для LMR строим таблицу Для каждого Depth с количеством несокращаемых ходов и грубиной сокращений.
В этой Таблице параметры дискретны, и значения для разной глубины мало связаны между собой - тут спаривание уже будет работать лучше.