ツツカナの一番の特徴は、指し手を読む深さを機械学習によって決定していることです。 詳細につきましては第21回選手権のアピール文書をご参照下さい。

昨年からの改良点としては、この手法によって得られた機械学習の結果に対して 人手による調整を行ったことが挙げられます。 これによってレーティングが更に100点程度向上しました。 (1手1秒の対Bonanza6.0の勝率より推定)

開発方針としては、なるべくシンプルに作ることを心掛けています。 例えばデータ構造ではkindergarten bitboardsを採用し、 ソースコードを簡潔に保ちつつ、bitboardを各所で利用できるようにしています。

*kindergarten bitboardsの説明へのリンク

2014/03/31

二次予選結果