d. 棋步排序的改进

从PVS搜索的原理出发, 搜索效率取决于搜索次序

常见的棋步排序是历史步->吃子步->killer->etc, 这是基于最大化子力优势的搜索, 当对杀时, 这种搜索排序效率是非常低的.

考虑killer棋步,如果能够发生一个killer步的分数是杀棋步,那么调整棋步排序为历史步->killer->吃子步->etc,这样就很好地把杀棋和吃子都结合起来了

5. fruit算法和象眼的差异, 如何提高象眼的棋力

通过本篇的介绍, 希望能够把开源的象眼程序, 改进到一个全新的高度, 假如有人希望一起完成象眼的改进, 请站内和我联系

下面是我认为可以有效提高象眼棋力的几个地方

a. 基于PV节点的nullmove pruning

b. qs加强

c. History pruning及TogaII剪枝法

d. 棋步排序

e. hash的改进

f. IID算法修正

g.search root move list

6. 建立以kingsafety为核心的审局, 以及审局模型的详细介绍

a. 对盘面区分阶段, 不同阶段采取的策略是不同的, 开中残差异是很大的

实际上, 开局通过开局库和子力位置分+若干简单知识, 是很容易走出正确的棋步盘面的, 这个研究不深, 我更多是依赖开局库解决这个问题

残局时候, 调整位置分表, 判断子力组合, 这个时候因为子力很少, 基本上难以进取, 更多是应该考虑防守, 控制搜索的危险程度和给予适当的分数, 很容易做到这点

中局是比较复杂的, 下面详细说说我所理解的地方

b. 对某个阶段的知识, 不要给引擎太多的选择, 避免引擎找出多个PV路径, 引起棋步的来回选择, 如中局, 应该集中思考杀棋或者扩大子力的优势

c. 上面1.讲述了搜索和知识之间的关系, 其中也提及了depth=1时候的杀棋知识评估的重要性, 但是, 只是局限于depth=1的杀棋知识, 我们的盘面判断力还是很有限的, 这个时候怎么办? 我们能不能对depth>=2的情况进行评估

我提供一个实践的方法, 那就是分层次打分.

比如: 三子归边的判断, 我们通过以下三种层次评分

(a) 有沉底炮, +分 (depth=3)

(b) 有沉底炮和车可做炮架, +分 (depth=2)

刚才在上面的审局和搜索的关系中，我列举了4种知识，并且强调了知识只应该选择有效的，下面分别说说哪些知识是必须的，不在下面列表内的知识，我都不做判断了

a. 准确的杀型

利用位置分值提示车马兵攻击王周围，依赖搜索完成

b. 模糊的杀型

(a) 当头炮 (空头炮,镇中)

(b) 底炮 (三子归边)

c. 子力组合，只做会引起问题的子力组合判断，如兑子后双马不佳

d. 某些特别容易出问题的知识的补充

7. 国际象棋Rybka的胜利以及将来棋软发展的一些展望

一些未来的研究方向, 所以个人的意见应该是一些胡言乱语,仅作笑料

上面所说的一切, 都是基于知识会有一个确定的分数, 但是, 这明显是错误的, 谁能说三子归边是400分,而不是395分呢? 有没有一种方法, 可以动态评估这个分数, 从而达到知识的最优化呢?

第二,传说中的根据知识排序棋步的方法

在国外流行的认为Rybka超越其他软件的原因是因为更聪明的搜索和知识, 从作者言论和Rybka反映的信息做一个猜测(nps超低, 搜索准确度超高), 一致认为Rybka在搜索和评估中, 都采取了全新的方法

其中一个流派3moves现在被认为是Rybka最有可能采取的方法(包含了我的理解补充)

什么是3moves? 首先, 当前盘面移动一步, 对可以攻击的子,计算3步内可以攻击的点集,这个点集每个点都有权重.那么,多个攻击子做交集的时候, 密度最高权重最高的区域, 就是当前盘面最容易攻击的位置, 这表明了这一个棋步的攻击能力

当这个棋步能攻击到王或者其他子时, 这自然就是一个好的棋步,这时候根据点集的情况进行算分,自然是非常准确的.

这种方法超越了子力表和知识分数的局限, 而且更好理解了棋规, 也难怪被认为是最有可能的.

[ Last edited by fenon on 2006-8-16 at 10:36 ]