Автоматический подбор параметров движка

Просто, я помню, ты говорил, что нет смысла делать разную ОФ для разных стадий партии, как в Pro Deo. Там разделение: миттельшпиль, а эндшпиль делится на 3 вида: без ферзей, от 10 фигур и меньше, от 26 и меньше (The abbreviations in the Phase Overview stand for:
MIDG: Opening and Middle Game.
END1: No Queens on the board.
END2: Real Endgame. Sum black&white <= 26 using the Pawn=1, Knight=3, Bishop=3, Rook=5, Queen=9 formula.
END3: Late Endgame. Sum black&white <= 10 using the above formula, so Rook, Bishop, Knight and pawn endings.)

Тогда g1 в самый раз, h2 тож неплохо.

Нет, это говорил не я - Даже в Анечке несколько видов ОФ -
миттельшпильная, эндшпильная, и оценка простейших эндшпилей.

Я, наверное, тебя неправильно понял. Разговор точно был по ICQ 19 ноября Могу привести отрывок.

Может я сомневался в том что можно посчитать оценку разбив позиции на сотни классов?

Вот, собственно, кусочек:

Александр (22:29:58 19/11/2006)
ну, а зачем ещё делать When SIMPLE ENDGAME = endgame2.eng, например?

———————————————————>-
Александр (22:30:12 19/11/2006)
зачем вообще 2 вида создал...странно

———————————————————<-
NS (22:30:17 19/11/2006)
Для тестирования.

———————————————————<-
NS (22:30:28 19/11/2006)
Нужно же как-то настраивать веса.

———————————————————>-
Александр (22:30:28 19/11/2006)
вот вот...значит изменения бывают

———————————————————<-
NS (22:30:42 19/11/2006)
Бывают - они пользователям не нужны.

———————————————————<-
NS (22:31:06 19/11/2006)
Ничего ни в силе игры, ни в стиле это не изменит.
Нужны только миттельшпильные настройки.

Я там не про то говорил. Я говорил про настройку таблиц пользователями.

Данные на сегодня:
1. 169.prs 22
2. 117.prs 21
3. 167.prs 20
4. 166.prs 14
5. 172.prs 13
6. 149.prs 12
7. 120.prs 9
8. 106.prs 7
9. 158.prs 6
10. 164.prs 6
11. 173.prs 5
12. 141.prs 5
13. 162.prs 0
14. 140.prs 0
15. 150.prs -1
16. 115.prs -2
17. 159.prs -3
18. 151.prs -5
19. 125.prs -5
20. 143.prs -6
21. 165.prs -7
22. 171.prs -8
23. 168.prs -8
24. 154.prs -8
25. 148.prs -8
26. 155.prs -9
27. 170.prs -9
28. 160.prs -16
29. 161.prs -20
30. 163.prs -25

К вечеру, думаю, ещё один турнир закончится и я пришлю 3 лучшие версии из него.

Чтоб не было такой проблемы - выделяется материал (массив из пяти элементов) в отдельный ген.

Спаривание производится не очень часто, чтоб этот ген очень быстро не распространился.

У гена три вида мутаций -
1. Получение случайного значения - например
Table[1]:=1
Table[2]:=Random()*3+2; // Случайное значение от 2 до 5
Table[3]:=Random()*3+2; // Случайное значение от 2 до 5
Table[4]:=Random()*3+4; // Случайное значение от 4 до 7
Table[5]:=Random()*8+5; // Случайное значение от 8 до 13

2. Случайное небольшое изменение всех параметров гена.
For i:=1 to 5 do Table:=Table+Random()*0.4-0.2;
k:=Table[1];
For i:=1 to 5 do Table:=Table/k;

3. Растягивание шкалы
k:=Random()*0.2+0.9 // от 0.9 до 1.1
For i:=2 to 5 do Table:=Table*k;


Пешка всегда остается 1.


Если пытаться менять стоимость каждой фигуры отдельно, то получается покоординатный спуск - он плохо сходится.

Хотя может и сойдется, если стоимость пешки тоже менять, а потом приводить к единице.

// Я подумал - а может просто не мутирует стоимость пешки? Тогда подниматься и не будет... Я меняю все параметры, а потом уже привожу при помощи аналогии
k:=Table[1];
For i:=1 to 5 do Table:=Table/k;

Сейчас у меня вот такая версия лучшая:

King_Center_PST -21 -18 -16 -6 -9 -21 -21 -27 -24 -12 -10 1 0 -10 -6 -22 -16 -5 8 19 15 19 -7 -21 -10 2 22 29 30 34 -3 -5 -5 1 18 28 29 26 3 -12 -14 -1 14 27 20 17 -13 -23 -21 -7 -6 -4 1 -7 -14 -29 -30 -19 -19 -15 -11 -21 -25 -27

King_Hide_PST -102 -108 -98 -98 -103 -104 -101 -95 -89 -93 -96 -99 -94 -97 -107 -111 -96 -95 -99 -107 -95 -98 -93 -98 -98 -97 -91 -99 -100 -97 -106 -97 -60 -63 -82 -89 -88 -82 -66 -57 -38 -23 -43 -66 -54 -51 -24 -35 1 0 -13 -24 -24 -6 4 -7 17 18 4 -11 -14 0 31 12

Bishop_PST -3 -5 -8 -15 -18 -8 -1 3 0 12 7 2 3 0 6 1 -4 6 6 2 5 6 9 1 -8 6 3 16 22 14 5 -8 -6 7 8 14 11 12 0 -3 -5 6 5 1 9 10 -2 1 -18 6 4 2 -2 4 13 4 -4 3 -7 -12 -18 -4 -4 0

Knight_PST -101 -15 -18 -14 -10 -14 -16 -100 4 -10 1 0 1 -3 4 2 9 -8 8 13 17 0 3 8 3 13 4 31 15 16 6 2 11 2 11 11 18 12 3 0 3 1 8 8 11 11 4 5 -2 -6 -2 11 4 0 -7 9 -29 -13 -12 -9 -7 -18 -20 -31

Pawn_PST -4 1 3 -1 1 0 -10 -4 -3 1 -4 -4 0 6 -4 0 6 4 2 2 -7 5 12 -4 -1 1 1 -4 0 1 -1 -2 -3 6 -2 10 2 -2 -1 0 -1 4 2 -1 -3 -9 12 -2 -1 -1 -3 0 -3 1 2 -1 1 4 3 6 3 -4 5 4

Penalty_Shield_Missing_One -2

Penalty_Shield_Missing_Two -18

BishopPair 43

Bonus_Passer 6 9 23 37 89 102

PieceValue 373 412 545 1204

Кажется, очень логичной. Даже слабые проходные в плюсе.....Единственно, что мне непонятно: почему ценность 2-х ладей на пешку меньше, чем ценность ферзя?

А какие настройки по умолчанию у WildCat 7? Я уже не помню.

Хм...получается для программы лучшая персоналия не пригодится?

Я отказался от отдельных параметров, всё выведено в гены.
Таблицы все приведены к виду - сумма параметров равна нулю, сумма квадратов равна миллиону.
Стоимость материала, и Вес Таблицы баланса полей - выведено в ген.
(Один ген с большим числом параметров сразу на все таблицы)
Каждая отдельная таблица - тоже отдельный ген.

Эту ужасную правду я узнал от NS. Просто никак не могу свыкнутся.

Кстати, как будет проверятся метод? Я думал, что нужна реальная программа для проверки персоналий.

Не знаю как в шахматах, а я за несколько сотен часов счета в шашках получил прекрсную таблицу оценки простой в миттельшпиле
Просто отличная таблица. Так что у меня метод работает.

Только нужно аккуратно всё делать - выделять параметры в группы/гены, причем так чтоб они были по возможности между собой не связаны.

И если мало особей и много спаривания - то процесс вырождается.

Спаривания Делается так, чтоб ВСЕГДА порождало хорошие персоналии (гены между собой по возможности не связаны, поэтому спаривание плохую особь дать не может)

Нужно много особей (я увеличиваю до 100),
мало спариваний (10 на итерации),
и больше мутаций (40 на итерации).

Так как мутации редко порождают хорошие особи, то есть смысл порождать (мутировать) только от одного сильнейшего, при мутации мутирует один ген, но мутирует достаточно сильно - не бывает изменений только одного параметра в гене.
Ген - точка на поверхности могомерной сферы, при мутации берется точка на повержности сферы в некоторой окресности от родительской точки, либо берется абсолютно случайная точка на поверхности Сферы.

Внутри шара - Практически то-же самое что и на поверхности сферы (в центр будем попадать реже, так как объем маленький), но с кучей бесполезных мутаций.

У меня оценка: Точка по материалу, от неё идем по вектору Табличной оценки, с длинной - вес позиционных признаков. Так как длина вектора берется из другого гена - это и есть точка на поверхности Сферы, радиус которой - вес позиционных признаков, а центр в оценке по материалу.

Всяко 100 особей в один круг будет работать не хуже чем 30 в четыре круга. Больше партий на итерации, но и больше порожденных на итерации.

В шахматах дольше будет и, наверное, сложнее.

Версии выслал. Новый турнир закончить не успел, однако, настройки из тех, что выслал мне нравятся

Все 3 версии закончили турнир с разницей в 1 очко, намного оторвавшись от других. Поэтому они примерно равноценны по силе....Да, интересно поглядеть, на что они способны. Когда будут результаты?

Жаль, конечно. .... Какой антивирус? Долго избавляться от вируса?

Removal instructions

Modify the following system registry key:
[HKCR\exefile\shell\open\command]
from
%WINDIR%\svchost.com "%1" %*
to
"%1" %*
Delete %WINDIR%\svchost.com

http://www.viruslist.com/en/viruses/encyclopedia?virusid=105045#doc2
http://www.viruslist.com/en/viruses/encyclopedia?virusid=105045
http://www.viruslist.com/en/find?search_mode=virus&words=Neshta+&x=16&y=7

Прикольный вирус :
The body of the virus contains the following strings:

Delphi-the best.
**** off all the rest.
Neshta 1.0
Made in Belarus.

Построил мат. модель для разных способов генерации новых особей.
Короче, несмотря на то что я получил отличную таблицу - я несколько сотен часов занимался глупостями. Сходимость можно резко улучшить.

Мои алгоритмы вызывают вырождение процесса - все особи со временем становятся одинаковыми.

Тесты на модели настройки одной таблицы (пытаемся прийти к конкретной точке на сфере, Целевая функция - расстояние до этой точки)
Есть набор хороших точек. Новые точки берем по разным алгоритмам -
1. Случайная точка на сфере.
2. Точка точно по-середине между двумя хорошими точками
Использовать нужно очень редко - ведет к вырождению, и не дает значительно более хорошие точки, хотя на построенной модели вырождение не так страшно, но все-равно частое использование этого метода очень замедляет сходимость.
Но совсем без этого метода тоже плохо.

3. Точка точно между тремя хорошими точками (вообще ничего не дает, можно такой алгоритм генерации не использовать)
4. Точка на сфере в окресности хорошей точки.

Наиболее часто надо использовать методы 1. и 4. и изредка метод 2. (около 5% генераций)
В таком тесте поиск на 40-мерной сфере сходится очень хорошо.
(модель - 100 особей, сохраняем 50 лучших, настраиваем одну таблицу на 40 элементов)