第22回世界コンピュータ将棋選手権 人生送りバント失敗 アピール文書 ■作成者について 小谷研OBでまったりゆうちゃんの中の人をやってました。 学生時代にゆうちゃんを強くすることができなかったので、卒業してからゆうちゃん超えを目指すことにしました。 作成者自身の将棋の実力は、関係者の中で最弱であると断言しておきます。 ■目標 出場2回目なので、前回よりすこし目標を高くしてみたいです。 1.王手千日手で負けないこと 2.1次予選を突破すること 3.小谷研クラスタ(さわにゃんRL、メカウーサー将棋、HIMMEL)に勝つこと #気が付いたら小谷研クラスタがたくさん参加する大会になっていました 4.まったりゆうちゃんに勝つこと 5.1次予選シードを獲得すること ■プログラム概要 ・探索:     αβ探索、0.5手延長、moveordering、LMR、TT、Aspiration探索と言った、いたってオーソドックスな形です。   前回大会でバグだらけだったので修正を加えました。 ・評価関数:   Bonanza methodによる重みの制御をしています。   500棋譜ずつのオンライン学習で5000棋譜使っています。   特徴は概ね参考文献[1][2]で書いてあるものと同じです。(戦型別に学習はしていません) ・定跡:   なし!(ない方がAIぽくて素敵だとぼくは思います) ・詰探索:   なし!(面倒くさいから。。。) ・強さ:   弱い!(もうどうしようもない。。。) ■今後の展望 ・気が向いたら各種枝刈りを入れてみるつもりです。 ・個人的には強化学習で強くなるべきだ!と思っているのですが、ゆうちゃんに勝てなくなるので(少なくとも今年は)やりません。 ・今から頑張って独創賞に挑戦できないか検討してみようかな(無理だな)。 ■参考プログラム ・まったりゆうちゃん:データ構造など多数 ・がっかりゆうちゃん:評価関数(まったりゆうちゃんベースの評価関数の学習(仮)版) ・YSS:データ構造 ・Bonanza:学習部分 ・lesserkai:探索部分 ■参考文献 [1]滝瀬竜司,築地毅,古宮嘉那子,小谷善行:戦型別評価関数の学習,情報処理学会 第15回ゲームプログラミングワークショップ GPW2010,pp.63-66, Nov.(2010). [2]築地毅,柴原一友,小谷善行:将棋における重ね合わせによるデータ構造を用いた人間特有の知識抽出, 第4回エンターテイメントと認知科学シンポジウム, pp.9-12,(2010).