संक्षेप में, शतरंज इंजन के मापदंडों को ट्यून करने के लिए मानक दृष्टिकोण निम्नलिखित है:
- मापदंडों को परिभाषित करें
- मानकों को नाममात्र (शुरुआती) मान दें
- यह कैसे करता है, यह देखने के लिए इंजन को चलाएं
- अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए पैरामीटर मानों को ट्यून करें
फिर चरण 3 और 4 को तब तक दोहराएं जब तक आप प्रदर्शन के लिए अपने लक्ष्य तक नहीं पहुंच जाते।
ऐसा करने के लिए सामान्य दृष्टिकोण एक प्रयोगशाला स्थापित करना है जहां इंजन इंजन टूर्नामेंट में इंजन बंद हो जाते हैं। मल्टीपल गेम्स का उपयोग किया जाता है जिसमें इंजन दोनों रंगों को खेलता है। ब्याज के मुख्य टूर्नामेंट में पैरामीटर मान सेट बी के साथ इंजन के खिलाफ इंजन चलाना शामिल है जिसमें बी मूल्य पैरामीटर है।
जैसा कि आप शायद अनुमान लगा सकते हैं, इस दृष्टिकोण के परिणाम बहुत हद तक इस पर निर्भर हैं:
- मापदंडों को चुना
- पैरामीटर कैसे निर्दिष्ट किए जाते हैं
- परीक्षण के दौरान पैरामीटर मान कैसे भिन्न होते हैं
- इंजन कैसे चलाए जाते हैं (सीमित प्लाई-डेप्थ, सीमित समय, संवेदनशीलता, आदि)
इस दृष्टिकोण से भी बहुत समय लगता है।
शोधकर्ताओं द्वारा जेनेटिक एल्गोरिथम तकनीकों का उपयोग करके 2010 में एक और (और अभिनव दृष्टिकोण) विकसित किया गया था) मापदंडों को निर्दिष्ट करने के लिए, और बी) पैरामीटर मानों को ट्यून करें। जांचकर्ताओं ने पहले ग्रैंडमास्टर गेम के एक सेट के खिलाफ पैरामीटर मानों के प्रारंभिक, नाममात्र सेट के साथ एक इंजन चलाया, यह देखने के लिए कि क्या यह प्रभावी रूप से "सर्वश्रेष्ठ चाल" चुन सकता है। "सर्वश्रेष्ठ चाल" को इस कदम के रूप में परिभाषित किया गया था जो ग्रैंडमास्टर ने बनाया था। जहां भी ऐसा करने में असफल रहा वह दर्ज किया गया। फिर, एक और पैरामीटर मान सेट की कोशिश की गई थी, और पहले से निर्धारित रन बनाम सापेक्ष प्रदर्शन।
फिर, पैरामीटर मूल्यों के संयोजन के लिए एक प्रोग्रामेटिक दृष्टिकोण की कोशिश की गई, "फिटेस्ट" के अस्तित्व के जेनेटिक एल्गोरिथम सिद्धांत का उपयोग करते हुए। यहां, "फिटेस्ट" का मतलब है कि आउटपुट उत्पन्न करता है जो आदर्श से सबसे निकटता से मेल खाता है। (यह "कम से कम वर्गों फिट" प्रतिगमन की सांख्यिकीय तकनीक पर एक वाक्य होने के लिए भी होता है, एक तकनीक जिसका उपयोग सन्निकटन की गुणवत्ता का न्याय करने के लिए किया जाता है।)
इंजन मापदंडों के पाए जाने के बाद ही एक जीएम की यथोचित नकल कर सकता है जो वास्तविक इंजन टूर्नामेंट चरण शुरू करता है। इस चरण में, अलग-अलग पैरामीटर मान सेट एक बार फिर से एक-दूसरे के खिलाफ खड़े होते हैं, इस बार सीधे । इंजन की क्रमिक रूप से बेहतर पीढ़ी उत्पन्न करने के लिए जेनेटिक एल्गोरिथम सुधार तकनीकों को लागू किया जाता है।
इस शोध परियोजना में, 36 मापदंडों का उपयोग किया गया था, जिसमें टुकड़ों के सभी भौतिक मूल्यों और पिछड़े पंजे, कमजोर वर्ग, बिशप जोड़ी, और इतने पर जैसे कई सामान्य रणनीतिक मूल्यांकन मानदंड शामिल हैं। हालांकि, शोधकर्ताओं ने कुछ नए मापदंडों को जोड़ा, जैसे कि "किंग प्रेशर", प्रत्येक प्रकार के टुकड़े के लिए "गतिशीलता" मान, राजा से सटे एक फाइल पर रोक, एक अर्ध-खुली फाइल पर बदमाश, राजा पर हमला करने वाले बदमाश - / b- / g- / h- फ़ाइल, एक पारित मोहरे और बचाव करने वाले राजा के बीच अलगाव, और बहुत कुछ।
दुर्भाग्य से, शोधकर्ता इस बात के बारे में विस्तृत नहीं करते हैं कि वे मापदंडों के इस सूट के साथ कैसे आए, और वे कौन से वैकल्पिक मापदंडों का परीक्षण और अस्वीकार कर सकते हैं। यह मान लेना उचित होगा कि उन्होंने एक बहुत बड़े सेट के साथ शुरुआत की, और निर्धारित किया (परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से) जो प्रदर्शन पर सबसे अधिक प्रभाव डालते थे, और जो लोग या तो तुच्छ या व्युत्पन्न थे, और इसलिए उन्हें गिराया जा सकता था।
यदि यह लगता है कि यह उपयोगी हो सकता है, तो आप यहां शोध पा सकते हैं ।
* दृष्टिकोण के एक चरण के बारे में एक चेतावनी जो शोधकर्ताओं ने उपयोग की है वह क्रम में है। अपने परिचय में शतरंज की चाल से समझने के लिए , जॉन नून ने अपने विषयों का वर्णन करने के लिए "... मजबूत ग्रैंडमास्टर्स के बीच कठिन खेल ..." चुना। वह फिर कहते हैं:
इस पुस्तक में खेलों को दर्शाने वाले प्रश्नों की संख्या को देखकर पाठक काफी आश्चर्यचकित हो सकते हैं। निश्चित रूप से, आप सोच सकते हैं, केवल तीस गेम का चयन करने के लिए, कुछ साउंड गेम ढूंढना आसान होना चाहिए। हालांकि, मैं आपको आश्वस्त कर सकता हूं कि यह नहीं था। ... वस्तुतः किसी भी जटिल, कठिन-संघर्ष वाले खेल के साथ गलती ढूंढना संभव है ... मैंने कभी नहीं महसूस किया कि मेरा नाटक कहीं भी पूरी तरह से सटीक था, इसलिए मुझे व्यक्तिगत रूप से ये रहस्योद्घाटन परेशान नहीं करते हैं। हालाँकि, कुछ लोगों को यह स्वीकार करना कठिन हो सकता है कि मानव द्वारा खेला गया शतरंज पहले की तुलना में कम सटीक है।
डॉ। नून ने जो बिंदु उठाया है, वह बताता है कि इंजन के मापदंडों को स्थापित करने के लिए शोधकर्ताओं के शुरुआती दृष्टिकोण से उन्हें ग्रैंडमास्टर चालों की नकल करने की आवश्यकता हो सकती है, क्योंकि मानव नाटक त्रुटिपूर्ण है । वास्तव में, यह अच्छी तरह से स्थापित है कि इंजन पहले से ही मनुष्यों की तुलना में बेहतर खेलते हैं ।
इसलिए, शायद शुरुआती मापदंडों को सेट करने के लिए एक बेहतर तरीका एक बेहतर मौजूदा इंजन के खिलाफ एक नए इंजन से मेल खाना होगा ।
