奈良将棋について（2010年CSA選手権向けアピール文書)
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  													2010.03.07
													奈良和文
○探索
	実現確率探索。
	オーダーリングは手の確率で。
	expected node type (All/Pv/Cut) を、手生成の順序、再探索とその延長などで使用。
	ルートでのウィンドウ探索（「コンピュータチェス」を参考に）
	futility prunning はうまくいっていない。
	並列探索（YBWC、実装方法は他を参考にしていないため、おそらく独自なもの）

○評価関数
	私自身が局面評価に使用していそうな特徴を抽出し、その線形和。
	各項目の評価値は、下記の機械学習で。

○詰将棋ルーチン
	証明数探索（「コンピュータ将棋の進歩２」を参考に）

○評価関数の学習
	Bonanza method。
	学習用の棋譜数	14,000局余
	feature			28
	評価要素数		400,013
	非ゼロの要素	182,963

	最近、手番に依存する評価項目は使わないようにした。（弱くなるため）

○強さの判定方法
	１手２０秒の自己連続対戦。
	序中終盤を含む、数十のサンプル局面を使用。

○開発の様子を示す情報
	http://www2.odn.ne.jp/~aao62090/WCSC18/index.html

以上