সংক্ষেপে, দাবা ইঞ্জিনের পরামিতিগুলি সুর করার মানক পদ্ধতিটি হ'ল:
- পরামিতিগুলি সংজ্ঞায়িত করুন
- প্যারামিটারগুলিকে নামমাত্র (শুরু) মান দিন
- ইঞ্জিনটি কীভাবে সম্পাদন করে তা চালান Run
- এর কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য প্যারামিটারের মানগুলিকে টিউন করুন
তারপরে আপনি সম্পাদনার জন্য আপনার লক্ষ্যে পৌঁছা পর্যন্ত 3 এবং 4 পদক্ষেপ পুনরাবৃত্তি করুন।
এটি করার জন্য সাধারণ পদ্ধতির একটি ল্যাবরেটরি স্থাপন করা যেখানে ইঞ্জিনগুলি ইঞ্জিন টুর্নামেন্টগুলিতে মুখোমুখি হয়। একাধিক গেম ব্যবহৃত হয় যাতে ইঞ্জিন উভয় রঙ খেলে। আগ্রহের প্রধান টুর্নামেন্টগুলি প্যারামিটার মান সেট বি এর সাথে একই ইঞ্জিনের বিপরীতে প্যারামিটার মান সেট এ এর সাথে একটি ইঞ্জিন চালানো জড়িত involve
আপনি সম্ভবত অনুমান করতে পারেন, এই পদ্ধতির ফলাফলগুলি খুব বেশি নির্ভর করে:
- পরামিতিগুলি বেছে নেওয়া হয়েছে
- পরামিতিগুলি কীভাবে নির্দিষ্ট করা হয়
- কীভাবে প্যারামিটারের মানগুলি পরীক্ষার সময় বিভিন্ন রকম হয়
- ইঞ্জিনগুলি কীভাবে চালিত হয় (সীমাবদ্ধ প্লাই-গভীরতা, সীমিত সময়, সংবেদনশীলতা ইত্যাদি)
এই পদ্ধতির এছাড়াও অনেক সময় ব্যয় হয়।
ক) জেনেটিক অ্যালগরিদম কৌশলগুলি ব্যবহার করে গবেষকরা একটি) প্যারামিটারগুলি নির্দিষ্ট করে এবং খ) প্যারামিটারের মানগুলিকে টিউন করে 2010 সালে একটি আরও সাম্প্রতিক (এবং উদ্ভাবনী পদ্ধতির) বিকাশ করেছিলেন। তদন্তকারীরা প্রথমে গ্র্যান্ডমাস্টার গেমসের সেটগুলির বিরুদ্ধে প্যারামিটার মানগুলির একটি প্রাথমিক, নামমাত্র সেট সহ কার্যকরভাবে "সেরা পদক্ষেপ" চয়ন করতে পারে কিনা তা দেখার জন্য একটি ইঞ্জিন চালাত । "সেরা মুভ "টিকে গ্র্যান্ডমাস্টার * বানানো সরানো হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল। যেখানেই এটি করতে ব্যর্থ হয়েছে তা রেকর্ড করা হয়েছিল। তারপরে, অন্য একটি প্যারামিটার মান সেট চেষ্টা করা হয়েছিল, এবং পূর্বের রান নির্ধারিত তুলনায় আপেক্ষিক কার্য সম্পাদন।
তারপরে, "ফিটনেস" এর বেঁচে থাকার জিনেটিক অ্যালগরিদম নীতিটি ব্যবহার করে প্যারামিটারের মানগুলির সংমিশ্রণের জন্য একটি প্রোগ্রামেটিক পদ্ধতির চেষ্টা করা হয়েছিল। এখানে, "ফিটস্টেস্ট" অর্থ এমন একটি যা আউটপুট উত্পন্ন করে যা আদর্শের সাথে সান্নিধ্যের সাথে মেলে। (এটি "ন্যূনতম স্কোয়াস ফিট" রিগ্রেশন-এর পরিসংখ্যানিক কৌশলগুলির উপরেও একটি পাং বলে মনে হয়, এটি একটি কৌশল যা প্রায় অনুমানের মানের বিচার করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল))
ইঞ্জিনের প্যারামিটারগুলি কেবলমাত্র একটি জিএমকে নকল করতে পারে এমনগুলি খুঁজে পাওয়ার পরে প্রকৃত ইঞ্জিন টুর্নামেন্টের পর্ব শুরু হয়। এই পর্যায়ে, বিভিন্ন পরামিতি মান সেট আবার সরাসরি একে অপরের বিরুদ্ধে পিট করা হয় । জিনগত অ্যালগরিদম উন্নতি কৌশলগুলি ইঞ্জিনের ধারাবাহিকভাবে আরও ভাল প্রজন্ম তৈরি করতে প্রয়োগ করা হয়।
এই গবেষণা প্রকল্পে, টুকরোগুলির সমস্ত উপাদানগত মান সহ 36 টি প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়েছিল এবং অনেকগুলি সাধারণ কৌশলগত মূল্যায়নের মানদণ্ড যেমন পশ্চাৎ পাণ্ডা, দুর্বল স্কোয়ার, বিশপ জোড় ইত্যাদি। যাইহোক, গবেষকরা কিছু নতুন প্যারামিটার যুক্ত করেছিলেন, যেমন "কিং চাপ", প্রতিটি ধরণের টুকরো জন্য "গতিশীলতা" মান, রাজার সংলগ্ন একটি ফাইলে রুক, একটি আধা-খোলা ফাইলের উপর ছাঁটাই, বাদশাহকে আক্রমণ করে বাদশাহকে আক্রমণ করা - / বি- / জি- / এইচ-ফাইল, উত্তীর্ণ প্যাঁচ এবং ডিফেন্ডিং কিংয়ের মধ্যে বিচ্ছেদ এবং আরও অনেক কিছু।
দুর্ভাগ্যক্রমে, গবেষকরা কীভাবে এই পরামিতিগুলির এই স্যুটটি নিয়ে এসেছেন এবং কী বিকল্প বিকল্পগুলি প্যারামিটারগুলি তারা পরীক্ষা করেছে এবং প্রত্যাখ্যান করেছে তা বিশদভাবে ব্যাখ্যা করে না। এটি ধরে নেওয়া যুক্তিসঙ্গত হবে যে তারা অনেক বড় সেট দিয়ে শুরু করেছিল, এবং নির্ধারিত হয়েছিল (পরীক্ষার এবং ত্রুটির মাধ্যমে) কোনটি কার্য সম্পাদনের উপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলেছিল এবং কোনটি তুচ্ছ বা ব্যতীত হয়েছে এবং তাই বাদ দেওয়া যেতে পারে।
যদি মনে হয় এটি কার্যকর হতে পারে তবে আপনি এখানে গবেষণাটি আবিষ্কার করতে পারেন ।
* গবেষকরা যে পদ্ধতির ব্যবহারের একটি পর্যায় সম্পর্কে আদেশ করেছিলেন তা যথাযথ। তার ভূমিকা জন্য সরান দ্বারা বোঝাপড়া দাবা সরান জন নান তার থিম চিত্রিত করতে "... শক্তিশালী গ্র্যান্ড মধ্যে কঠিন লড়াইয়ে গেম ..."। তারপরে তিনি যোগ করেছেন:
এই বইয়ের গেমগুলিতে শোভা পাচ্ছে এমন প্রশ্ন চিহ্নের সংখ্যা দেখে পাঠকরা বেশ অবাক হতে পারেন। অবশ্যই, আপনি ভাবতে পারেন, মাত্র ত্রিশটি গেম নির্বাচন করার সাথে কিছু সাউন্ড গেম পাওয়া সহজ হওয়া উচিত ছিল। তবে, আমি আপনাকে নিশ্চিত করতে পারি যে এটি ছিল না। ... কার্যত যে কোনও জটিল, কঠোর লড়াইয়ের খেলায় দোষ খুঁজে পাওয়া সম্ভব ... আমি কখনও অনুভব করি নি যে আমার খেলাটি কোথাও সম্পূর্ণ নির্ভুল ছিল, তাই ব্যক্তিগতভাবে আমি এই প্রকাশগুলি বিরক্তিকর মনে করি না find তবে কারও কারও পক্ষে এটি স্বীকার করা কঠিন হতে পারে যে মানুষের দ্বারা দাবা হিসাবে খেলাগুলি আগের চিন্তাভাবনার চেয়ে কম নির্ভুল।
ডাঃ নুন যে বক্তব্য উত্থাপন করেছেন তা থেকে বোঝা যায় যে গবেষকরা ইঞ্জিনের পরামিতিগুলি গ্র্যান্ডমাস্টার মুভগুলি অনুকরণ করার জন্য প্রয়োজনীয়তার দ্বারা সেট করার প্রাথমিক পদ্ধতির ত্রুটিযুক্ত হতে পারে কারণ মানুষের খেলাটি ত্রুটিযুক্ত । বস্তুত, এটা সুপ্রতিষ্ঠিত যে ইঞ্জিন ইতিমধ্যে মানুষের চেয়ে ভালো খেলতে ।
অতএব, প্রাথমিক পরামিতিগুলি নির্ধারণের জন্য সম্ভবত আরও ভাল পন্থাটি হ'ল একটি উচ্চতর বিদ্যমান ইঞ্জিনের সাথে একটি নতুন ইঞ্জিনের সাথে মেলে ।
