Algorytm wstępnej oceny skuteczności ruchów w grze w szachy

1. Algorytm wstępnej oceny skuteczności ruchów w grze w szachy Na podstawie publikacji K. GreerArtificial Intelligence 120 (2000)Cezary Dendek

2. Plan prezentacji • Wprowadzenie • Założenia • Pożądane rezultaty • Ostateczny efekt • Opis algorytmu Greera • Dyskusja

3. Wprowadzenie Algorytm wstępnej oceny skuteczności ruchu • Metoda bazowa: obcięcie αβ • Cel: zwiększenie szybkości obliczeńczas jest krytyczny • Nie tworzy nowej jakości

4. Założenia • Ustalony czas rozgrywkico implikuje • Konieczność szacowania maksymalnego czasu poszukiwania optymalnego ruchu • Minimalizację czasu obliczeń funkcji heurystycznej

5. Pożądane rezultaty • Algorytm znajdujący (niewielkie) obszary na szachownicy z których należy dokonywać ruchu • Empiryczne szacowanie poziomu ufności • Algorytm wyznaczający zbiór N bierek, które należy przeszukać celem zwiększenia efektywności obcięcia αβ

6. Ostateczny efekt • Zwiększenie liczby węzłów odrzucanych przez obcięcie αβco – wobec stałego czasu – implikuje • Zwiększenie ilości czasu dostępnego dla funkcji heurystycznej • Możliwość jej komplikowania i rozwoju • Możliwość stosowania kosztownych czasowo technik (wysublimowane NN?)

7. Algorytm Greera • Uporządkowanie zbioru możliwych posunięć

8. Algorytmzałożenia • Hipotetyczna korelacja pomiędzy kontrolą poszczególnych pól szachownicy przez poszczególnych graczy a wykonywanym ruchem • Wprowadzenie elementów analizy taktycznej

9. Algorytmpojęcia • Kontrola pola • Każde pole jest kontrolowane przez jednego z graczy { 1, -1 } lub pozostaje neutralne { 0 } • Algorytm wyznaczania kontroli

10. Algorytmpojęcia • Sektor • Element przyjętego podziału planszy • Najbardziej efektywny (empirycznie) podział: 64 sektory (i ten został przyjęty)

11. Algorytmpojęcia • Mapa taktycznaWartość odwzorowania szachownicy poprzez funkcję wyznaczającą kontrolę pola

12. Algorytmpojęcia • Nacisk ruchu • Reprezentacja „intencji” gracza przy wykonywaniu ruchu • Zbiór sektorów w obrębie których zwiększa się dominacja gracza wraz ze stopniem wzrostu dominacji • Możliwym efektem jest zmiana kontroli dla danego pola w obrębie naciskanego sektora

13. Algorytmarchitektura algorytm NN Pozycja Mapa taktyczna Nacisk ruchu heurystyka Uporządkowana tablica ruchów

14. Algorytmwyznaczanie kontroli • Funkcja pozycji • Ataki pośrednie i bezpośrednie • Sekwencje wymiany • Wartość i kolejność bierek w sekwencji

15. AlgorytmNN • Źródło wiedzy • analiza pozycji (i wykonanych w nich ruchów) z partii mistrzów szachowych • obliczanie nacisków ruchów • Architektura • prosta, 70-16-64 • Metoda uczenia: propagacja wsteczna

16. AlgorytmNN • Ma wskazywać sektory istotne dla danej pozycji • Wskazanym sektorom przyporządkowuje istotność

17. Algorytmheurystyka • Wyszukiwanie ruchów wpływających na istotne sektory • Wprowadza porządek w zbiorze możliwych posunięć

18. Dalsze kierunki rozwoju • Czasowe równouprawnienie (wstępnej) oceny i następującego po niej przeszukiwania • Unifikacja wyróżnionych faz • Wielokierunkowość przepływu danych • Hipotetyczna sprowadzalność rozwiązania danej pozycji do zbioru prostszych

19. Wykorzystane materiały • publikacja K. Greer„Computer chees move-ordering schemes using move influence”Artificial Intelligence 120 (2000)dostępna z sieci PW poprzez http://vls.icm.edu.pl/ss.html

20. Spostrzeżenia • Przeszukiwanie jedynie wyników (wstępnej) oceny może korygować niedostatki funkcji heurystycznej(umniejsza jej rolę)

21. Dyskusja Dziękuję za Państwa uwagę