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ai6_pattern_evaluation.cpp
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ai6_pattern_evaluation.cpp
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#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include "board.hpp"
#include "pattern_mobility_surround_evaluation.hpp"
using namespace std;
#define inf 100000000 // 大きな値
#define cache_hit_bonus 1000 // 前回の探索で枝刈りされなかったノードへのボーナス
unordered_map<board, int, board::hash> transpose_table_upper; // 現在の探索結果を入れる置換表(上限): 同じ局面に当たった時用
unordered_map<board, int, board::hash> transpose_table_lower; // 現在の探索結果を入れる置換表(下限): 同じ局面に当たった時用
unordered_map<board, int, board::hash> former_transpose_table_upper; // 前回の探索結果が入る置換表(上限): move orderingに使う
unordered_map<board, int, board::hash> former_transpose_table_lower; // 前回の探索結果が入る置換表(下限): move orderingに使う
unsigned long long visited_nodes; // 訪問ノード数
// 初期化
inline void init() {
board_init();
evaluate_init();
}
// 標準入力からボードの状態を配列に受け取る
inline void input_board(int arr[]) {
char elem;
for (int i = 0; i < hw2; ++i) {
cin >> elem;
if (elem == '0')
arr[i] = black;
else if (elem == '1')
arr[i] = white;
else
arr[i] = vacant;
}
}
// move ordering用評価値の計算
inline int calc_move_ordering_value(const board b) {
int res;
if (former_transpose_table_upper.find(b) != former_transpose_table_upper.end()) {
// 前回の探索で上限値が格納されていた場合
res = cache_hit_bonus - former_transpose_table_upper[b];
} else if (former_transpose_table_lower.find(b) != former_transpose_table_lower.end()) {
// 前回の探索で下限値が格納されていた場合
res = cache_hit_bonus - former_transpose_table_lower[b];
} else {
// 前回の探索で枝刈りされた
res = -evaluate(b);
}
return res;
}
// move orderingと置換表つきnegaalpha法 null windows searchに使う
int nega_alpha_transpose(board b, int depth, bool passed, int alpha, int beta) {
++visited_nodes;
// 葉ノードでは評価関数を実行する
if (depth == 0)
return evaluate(b);
// 置換表から上限値と下限値があれば取得
int u = inf, l = -inf;
if (transpose_table_upper.find(b) != transpose_table_upper.end())
u = transpose_table_upper[b];
if (transpose_table_lower.find(b) != transpose_table_lower.end())
l = transpose_table_lower[b];
// u==l、つまりもうminimax値が求まっていれば探索終了
if (u == l)
return u;
// 置換表の値を使って探索窓を狭められる場合は狭める
alpha = max(alpha, l);
beta = min(beta, u);
// 葉ノードでなければ子ノードを列挙
int coord, g, max_score = -inf, canput = 0;
vector<board> child_nodes;
for (coord = 0; coord < hw2; ++coord) {
if (b.legal(coord)) {
child_nodes.push_back(b.move(coord));
child_nodes[canput].value = calc_move_ordering_value(child_nodes[canput]);
++canput;
}
}
// パスの処理 手番を交代して同じ深さで再帰する
if (canput == 0) {
// 2回連続パスなら評価関数を実行
if (passed)
return evaluate(b);
b.player = 1 - b.player;
return -nega_alpha_transpose(b, depth, true, -beta, -alpha);
}
// move ordering実行
if (canput >= 2)
sort(child_nodes.begin(), child_nodes.end());
// 探索
for (const board& nb: child_nodes) {
g = -nega_alpha_transpose(nb, depth - 1, false, -beta, -alpha);
if (g >= beta) { // 興味の範囲よりもminimax値が上のときは枝刈り fail high
if (g > l) {
// 置換表の下限値に登録
transpose_table_lower[b] = g;
}
return g;
}
alpha = max(alpha, g);
max_score = max(max_score, g);
}
if (max_score < alpha) {
// 置換表の下限値に登録 fail low
transpose_table_upper[b] = max_score;
} else {
// minimax値が求まった
transpose_table_upper[b] = max_score;
transpose_table_lower[b] = max_score;
}
return max_score;
}
// negascout法
int nega_scout(board b, int depth, bool passed, int alpha, int beta) {
++visited_nodes;
// 葉ノードでは評価関数を実行する
if (depth == 0)
return evaluate(b);
// 置換表から上限値と下限値があれば取得
int u = inf, l = -inf;
if (transpose_table_upper.find(b) != transpose_table_upper.end())
u = transpose_table_upper[b];
if (transpose_table_lower.find(b) != transpose_table_lower.end())
l = transpose_table_lower[b];
// u==l、つまりもうminimax値が求まっていれば探索終了
if (u == l)
return u;
// 置換表の値を使って探索窓を狭められる場合は狭める
alpha = max(alpha, l);
beta = min(beta, u);
// 葉ノードでなければ子ノードを列挙
int coord, g, max_score = -inf, canput = 0;
vector<board> child_nodes;
for (coord = 0; coord < hw2; ++coord) {
if (b.legal(coord)) {
child_nodes.push_back(b.move(coord));
child_nodes[canput].value = calc_move_ordering_value(child_nodes[canput]);
++canput;
}
}
// パスの処理 手番を交代して同じ深さで再帰する
if (canput == 0) {
// 2回連続パスなら評価関数を実行
if (passed)
return evaluate(b);
b.player = 1 - b.player;
return -nega_scout(b, depth, true, -beta, -alpha);
}
// move ordering実行
if (canput >= 2)
sort(child_nodes.begin(), child_nodes.end());
// まず最善手候補を通常窓で探索
g = -nega_scout(child_nodes[0], depth - 1, false, -beta, -alpha);
if (g >= beta) { // 興味の範囲よりもminimax値が上のときは枝刈り fail high
if (g > l) {
// 置換表の下限値に登録
transpose_table_lower[b] = g;
}
return g;
}
alpha = max(alpha, g);
max_score = max(max_score, g);
// 残りの手をnull window searchを使って高速に探索
for (int i = 1; i < canput; ++i) {
// まずはnull window search
g = -nega_alpha_transpose(child_nodes[i], depth - 1, false, -alpha - 1, -alpha);
if (g >= beta) { // 興味の範囲よりもminimax値が上のときは枝刈り fail high
if (g > l) {
// 置換表の下限値に登録
transpose_table_lower[b] = g;
}
return g;
}
if (g > alpha) { // 最善手候補よりも良い手が見つかった場合は再探索
alpha = g;
g = -nega_scout(child_nodes[i], depth - 1, false, -beta, -alpha);
if (g >= beta) { // 興味の範囲よりもminimax値が上のときは枝刈り fail high
if (g > l) {
// 置換表の下限値に登録
transpose_table_lower[b] = g;
}
return g;
}
}
alpha = max(alpha, g);
max_score = max(max_score, g);
}
if (max_score < alpha) {
// 置換表の下限値に登録 fail low
transpose_table_upper[b] = max_score;
} else {
// minimax値が求まった
transpose_table_upper[b] = max_score;
transpose_table_lower[b] = max_score;
}
return max_score;
}
// depth手読みの探索
int search(board b, int depth) {
visited_nodes = 0;
transpose_table_upper.clear();
transpose_table_lower.clear();
former_transpose_table_upper.clear();
former_transpose_table_lower.clear();
// 子ノードを全列挙
int coord, canput = 0;
vector<board> child_nodes;
for (coord = 0; coord < hw2; ++coord) {
if (b.legal(coord)) {
child_nodes.push_back(b.move(coord));
++canput;
}
}
// 1手ずつ探索を深める
int search_depth, res, score, alpha, beta, i;
int start_depth = max(1, depth - 3); // 最初に探索する手数
for (search_depth = start_depth; search_depth <= depth; ++search_depth) {
alpha = -inf;
beta = inf;
if (canput >= 2) {
// move orderingのための値を得る
for (board &nb: child_nodes)
nb.value = calc_move_ordering_value(nb);
// move ordering実行
sort(child_nodes.begin(), child_nodes.end());
}
// 最善手候補を通常窓で探索
score = -nega_scout(child_nodes[0], search_depth - 1, false, -beta, -alpha);
alpha = score;
res = child_nodes[0].policy;
// 残りの手をnull window searchで探索
for (i = 1; i < canput; ++i) {
score = -nega_alpha_transpose(child_nodes[i], search_depth - 1, false, -alpha - 1, -alpha);
// 最善手候補よりも良い手が見つかった
if (alpha < score) {
alpha = score;
score = -nega_scout(child_nodes[i], search_depth - 1, false, -beta, -alpha);
res = child_nodes[i].policy;
}
alpha = max(alpha, score);
}
cerr << "searched depth " << search_depth << " policy " << res << " visited nodes " << visited_nodes << endl;
transpose_table_upper.swap(former_transpose_table_upper);
transpose_table_upper.clear();
transpose_table_lower.swap(former_transpose_table_lower);
transpose_table_lower.clear();
}
cerr << alpha << endl;
return res;
}
int main() {
init();
int arr[64];
board b;
int ai_player, policy;
cin >> ai_player;
while (true) {
input_board(arr);
b.translate_from_arr(arr, ai_player);
cerr << evaluate(b) << endl;
b.print();
policy = search(b, 8);
cout << policy / hw << " " << policy % hw << endl;
}
return 0;
}