探索部の計測資料 - mizar/YaneuraOu GitHub Wiki
探索部の改良に関して、改良前と改良後とを比較してその勝率などを記録してあります。例えば探索部で「【計測資料 1.】」とコメントがあれば、以下の「■ 1.」のところにその詳しい内容が書いてあります。
以下は、2019年までに計測した資料で、現在では状況が変化している可能性があります。参考程度にどうぞ。
■ 39. mate1plyの指し手を見つけた時に置換表の指し手でbeta cutする時と同じ処理をする。
// やねうら王独自仕様
// ttMoveでbeta cutする時と同様の処理を行う。
// 兄弟局面でこのmateの指し手がよい指し手ある可能性が高いので有効かも。(+R10)
if (AB_TEST1)
{
if (!pos.capture(move))
update_quiet_stats(pos, ss, move, stat_bonus(depth), depth);
if ((ss - 1)->moveCount <= 2 && !priorCapture)
update_continuation_histories(ss - 1, pos.piece_on(prevSq), prevSq, -stat_bonus(depth + 1));
}
// 2スレ0.1秒 , V540 , EVAL=水匠
AB_TEST1:
0 : 5382 - 97 - 4524(54.33% R30.17)
1 : 5492 - 102 - 4403(55.5% R38.39)
// 2スレ1秒 , V540 , EVAL=水匠
AB_TEST1:
0 : 4524 - 208 - 3227(58.37% R58.69)
1 : 4498 - 235 - 3174(58.63% R60.57)
■ 38. reverse_moveのSEEで、reduction
else if ( type_of(move) == NORMAL
&& !pos.see_ge(reverse_move(move)))
r -= 2 + ss->ttPv - (type_of(movedPiece) == PAWN);
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_V530.exe , eval = tanuki2018_nnue
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_V530b.exe , eval = tanuki2018_nnue
T2,b1000,1455 - 113 - 1432(50.4% R2.77[-7.87,13.4]) winrate black , white = 52.65% , 47.35%
T2,b2000,1486 - 152 - 1362(52.18% R15.14[4.42,25.85]) winrate black , white = 52.25% , 47.75%
// これは駄目そう。
■ 37. update_quiet_stats()で、歩以外に対してreverse_moveにペナルティ。
if (type_of(pos.moved_piece_after(move)) != PAWN && !is_drop(move))
thisThread->mainHistory[from_to(reverse_move(move))][us] << -bonus;
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_V530.exe , eval = tanuki2018_nnue
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_V530a.exe , eval = tanuki2018_nnue
T2,b1000,1443 - 103 - 1454(49.81% R-1.32[-11.94,9.3]) winrate black , white = 50.6% , 49.4%
T2,b2000,1386 - 134 - 1480(48.36% R-11.4[-22.08,-0.72]) winrate black , white = 51.85% , 48.15%
// 入れたほうがよさげ
■ 36.insertion_sortにSuperSort導入
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190610a.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190610b.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,r100,623 - 31 - 726(46.18% R-26.58[-42.18,-10.98]) winrate black , white = 50.85% , 49.15%
T2,b1000,582 - 58 - 650(47.24% R-19.2[-35.5,-2.9]) winrate black , white = 50.65% , 49.35%
T2,b2000,726 - 109 - 725(50.03% R0.24[-14.76,15.24]) winrate black , white = 52.58% , 47.42%
// insertion_sortの時間が短縮したのに強くなってない感…。
// AVX2を駆使するのでNNUEの計算を阻害している可能性も。
■ 35.Position::is_repetition() 同一局面をrootより遡って見つけたときに即座に千日手として扱うか。
以前のコード
// root(==ply)より遡る(ply <= i)なら2度出現(cnt == 2)する必要がある。
// rootより遡らない(ply > i)なら1度目の出現(cnt == 1)で千日手と判定する。
if (++cnt + (ply > i) == 2)
{
// 自分が王手をしている連続王手の千日手なのか？
if (i <= st->continuousCheck[sideToMove])
return REPETITION_LOSE;
// 相手が王手をしている連続王手の千日手なのか？
if (i <= st->continuousCheck[~sideToMove])
return REPETITION_WIN;
return REPETITION_DRAW;
}
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526g.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526i.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,1355 - 147 - 1458(48.17% R-12.73[-23.51,-1.95]) winrate black , white = 51.8% , 48.2%
T2,b2000,1935 - 256 - 2019(48.94% R-7.38[-16.47,1.71]) winrate black , white = 51.8% , 48.2%
単純化して悪くはなさそうなので単純化する。
■ 34.cuckooコード Stockfishの2倍のサイズのcuckoo配列で実験
Stockfishの2倍のサイズのcuckoo配列で実験
// First and second hash functions for indexing the cuckoo tables
inline int H1(Key h) { return h & 0x3fff; }
inline int H2(Key h) { return (h >> 16) & 0x3fff; }
// Cuckoo tables with Zobrist hashes of valid reversible moves, and the moves themselves
Key cuckoo[8192*2];
Move cuckooMove[8192*2];
YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526g.exe
YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526h.exe
T2,b1000,2282 - 224 - 2214(50.76% R5.26[-3.27,13.78]) winrate black , white = 50.04% , 49.96%
T2,b2000,1422 - 188 - 1360(51.11% R7.74[-3.09,18.58]) winrate black , white = 52.3% , 47.7%
T2,b4000,695 - 104 - 741(48.4% R-11.13[-26.22,3.95]) winrate black , white = 50.56% , 49.44%
T2,b8000,978 - 186 - 1006(49.29% R-4.9[-17.73,7.92]) winrate black , white = 51.56% , 48.44%
// cout << "count = " << count << " , count2 = " << count2 << endl;
// chessの2倍の配列時 : count = 16456 , count2 = 4499
// chessの4倍の配列時 : count = 16456 , count2 = 1623
2倍のサイズだと1/4ぐらいが衝突してる。それにしても計測できるレベルで強くなっていない感じ。
将棋ではチェスほど千日手手順が出現することが少ないからだと思われる。
(評価関数的に千日手の1手前の局面になりにくい)
このコード、大きなテーブルを使うわりに微差なので採用しない。
■ 33.王手延長のコード、pos.blockers_for_king(~us) & from_sq(move)も延長する/しない
変更前)
else if (givesCheck
&& (/*pos.blockers_for_king(~us) & from_sq(move) ||*/ pos.see_ge(move)))
extension = ONE_PLY;
変更後)
else if (givesCheck
&& ( pos.blockers_for_king(~us) & from_sq(move) || pos.see_ge(move)))
extension = ONE_PLY;
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526f.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526g.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,689 - 58 - 623(52.52% R17.49[1.7,33.28]) winrate black , white = 52.59% , 47.41%
T2,b2000,480 - 48 - 532(47.43% R-17.87[-35.85,0.11]) winrate black , white = 54.74% , 45.26%
T2,b4000,1669 - 256 - 1655(50.21% R1.46[-8.45,11.37]) winrate black , white = 50.45% , 49.55%
計測できないレベルの差なので、本家に倣う。
■ 32.LMRのコード、Stockfish9と10の比較
変更前)
if (depth >= 3 * ONE_PLY
&& moveCount > 1
&& (!captureOrPawnPromotion || moveCountPruning))
{
// Reduction量
Depth r = reduction(improving, depth, moveCount);
// この局面がPV上であるならreductionを減らす
if (ttPv)
r -= ONE_PLY;
変更後)
if (depth >= 3 * ONE_PLY
&& moveCount > 1 + 3 * rootNode
&& (!captureOrPawnPromotion
|| moveCountPruning
|| ss->staticEval + CapturePieceValue[pos.captured_piece()] <= alpha ))
{
// Reduction量
Depth r = reduction(improving, depth, moveCount);
// この局面がPV上であるならreductionを減らす
if (ttPv)
r -= 2 * ONE_PLY;
T2,b1000,3055 - 304 - 3001(50.45% R3.1[-4.25,10.44]) winrate black , white = 52.72% , 47.28%
T2,b2000,1568 - 212 - 1610(49.34% R-4.59[-14.73,5.54]) winrate black , white = 53.43% , 46.57%
T2,b4000,531 - 87 - 572(48.14% R-12.92[-30.13,4.29]) winrate black , white = 50.77% , 49.23%
有意差ではないが、新しいコードだし、長い時間で悪くなさそうなので採用。
■ 31. singularExtensionLMRmultiplierの導入
導入前、導入後の比較
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526d.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526e.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,2731 - 300 - 2899(48.51% R-10.37[-17.99,-2.75]) winrate black , white = 52.31% , 47.69%
T2,b2000,1340 - 201 - 1279(51.16% R8.09[-3.07,19.26]) winrate black , white = 53.0% , 47.0%
T2,b4000,1041 - 187 - 1012(50.71% R4.91[-7.7,17.52]) winrate black , white = 52.12% , 47.88%
T2,b8000,513 - 92 - 485(51.4% R9.75[-8.34,27.84]) winrate black , white = 52.3% , 47.7%
有意差ではないが強くなっている確信が持てないので導入しない。
■ 30. Reductionのコード、Stockfish 9と10での比較
// 以前のコード
// [PvNode][improvingであるか][残りdepth][このnodeで何手目の指し手であるか]
int Reductions[2][2][64][64];
template <bool PvNode> Depth reduction(bool i, Depth d, int mn) {
return Reductions[PvNode][i][std::min(d / ONE_PLY, 63)][std::min(mn, 63)] * ONE_PLY;
}
// パラメーターの自動調整のため、前の値として0以外が入っているかも知れないのでゼロ初期化する。
memset(&Reductions, 0, sizeof(Reductions));
for (int imp = 0; imp <= 1; ++imp)
for (int d = 1; d < 64; ++d)
for (int mc = 1; mc < 64; ++mc)
{
// 基本的なアイデアとしては、log(depth) × log(moveCount)に比例した分だけreductionさせるというもの。
double r = log(d) * log(mc) * PARAM_REDUCTION_ALPHA / 256;
Reductions[NonPV][imp][d][mc] = int(round(r)) * ONE_PLY;
Reductions[PV][imp][d][mc] = std::max(Reductions[NonPV][imp][d][mc] - ONE_PLY, 0);
// nonPVでimproving(評価値が2手前から上がっている)でないときはreductionの量を増やす。
// → これ、ほとんど効果がないようだ…。あとで調整すべき。
if (!imp && Reductions[NonPV][imp][d][mc] >= 2 * ONE_PLY)
Reductions[NonPV][imp][d][mc] ++;
}
//
// LMR reduction table
//
// 元の値 = 131
// [PARAM] min:64,max:256,step:2,interval:1,time_rate:1,fixed
PARAM_DEFINE PARAM_REDUCTION_ALPHA = 135;
// B) 新しいコード
// 探索深さを減らすためのReductionテーブル。起動時に初期化する。
int Reductions[MAX_MOVES]; // [depth or moveNumber]
// 残り探索深さをこの深さだけ減らす。d(depth)とmn(move_count)
// i(improving)とは、評価値が2手前から上がっているかのフラグ。上がっていないなら
// 悪化していく局面なので深く読んでも仕方ないからreduction量を心もち増やす。
Depth reduction(bool i, Depth d, int mn) {
int r = Reductions[d / ONE_PLY] * Reductions[mn];
return ((r + 512) / 1024 + (!i && r > 1024)) * ONE_PLY;
}
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526d.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,4017 - 470 - 4263(48.51% R-10.33) win black : white = 51.39% : 48.61%
T2,b2000,1764 - 243 - 1773(49.87% R-0.88[-10.49,8.72]) winrate black , white = 51.29% , 48.71%
ほぼ変わらない。計測できないレベルの差。
新しいコードのほうが断然シンプルで、依存パラメーター数も少ないので調整しやすいので
新しいほうを採用して長い時間でパラメーター調整をする。
■ 29. Move CountベースのFutiliy Pruning、Stockfish 9と10での比較
// A) Stockfish 9のFutilityMoveCounts方式
// Futility and reductions lookup tables, initialized at startup
int FutilityMoveCounts[2][16]; // [improving][depth]
// Skip quiet moves if movecount exceeds our FutilityMoveCount threshold
moveCountPruning = depth < 16 * ONE_PLY
&& moveCount >= FutilityMoveCounts[improving][depth / ONE_PLY];
// Futilityで用いるテーブルの初期化
// 残り探索depthが少なくて、王手がかかっていなくて、王手にもならないような指し手を
// 枝刈りしてしまうためのmoveCountベースのfutilityで用いるテーブル。
// FutilityMoveCounts[improving][残りdepth/ONE_PLY]
for (int d = 0; d < PARAM_PRUNING_BY_MOVE_COUNT_DEPTH /*16*/; ++d)
{
FutilityMoveCounts[0][d] = int(PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_ALPHA0 / 100.0 /*2.4*/ + PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_BETA0 / 1000.0/*0.74*/ * pow(d, 1.78));
FutilityMoveCounts[1][d] = int(PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_ALPHA1 / 100.0 /*5.0*/ + PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_BETA1 / 1000.0/*1.00*/ * pow(d, 2.00));
}
//
// futility move count table
//
// どうも、元の値ぐらいが最適値のようだ…。
// 元の値 = 240
// [PARAM] min:150,max:400,step:5,interval:1,time_rate:1,fixed
PARAM_DEFINE PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_ALPHA0 = 240;
// 元の値 = 500
// [PARAM] min:300,max:600,step:4,interval:1,time_rate:1,fixed
PARAM_DEFINE PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_ALPHA1 = 492;
// 元の値 = 740
// [PARAM] min:500,max:2000,step:10,interval:1,time_rate:1,fixed
PARAM_DEFINE PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_BETA0 = 740;
// 元の値 = 1000
// [PARAM] min:500,max:2000,step:5,interval:1,time_rate:1,fixed
PARAM_DEFINE PARAM_FUTILITY_MOVE_COUNT_BETA1 = 1000;
// B)
constexpr int futility_move_count(bool improving, int depth) {
return (5 + depth * depth) * (1 + improving) / 2;
}
// Skip quiet moves if movecount exceeds our FutilityMoveCount threshold
moveCountPruning = moveCount >= futility_move_count(improving, depth / ONE_PLY);
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526c.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,1463 - 141 - 1486(49.61% R-2.71) win black : white = 51.34% : 48.66%
新しいコードでコードが単純化されたし、計測できないレベルの差なので新しいコードを採用しておく。
■ 28. moves_loopに入る前、1手前がnull moveのときにstaticEvalにbonusを足すかどうか
// A)
int bonus = -(ss - 1)->statScore / 512;
ss->staticEval = eval = eval /* == evaluate(pos) */ + bonus;
// B)
if ((ss-1)->currentMove != MOVE_NULL)
{
int bonus = -(ss - 1)->statScore / 512;
ss->staticEval = eval = eval /* == evaluate(pos) */ + bonus;
}
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526b.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,4752 - 538 - 4710(50.22% R1.54) win black : white = 51.11% : 48.89%
■ 27. 1手前の早めのquietな指し手が反駁されたなら追加でpenaltyを課す時にkillerを見るかどうか
→ cf.計測資料 6.により、captured_piece()よりcapture_or_pawn_promotion()のほうが良いことはわかっている。
→ 以下のA)とB)との比較
// Stockfish 9相当のコード
// if ( ((ss-1)->moveCount == 1 || (ss-1)->currentMove == (ss-1)->killers[0])
// && !pos.captured_piece())
// A)
// quiet TT か、1手前のmain killer moveが反駁されたならペナルティを加える。
// if (((ss - 1)->moveCount == 1 || (ss - 1)->currentMove == (ss - 1)->killers[0])
// && !pos.capture_or_pawn_promotion((ss - 1)->currentMove))
#if 0
// Stockfish 10相当のコード
// Extra penalty for early quiet moves of the previous ply
if ((ss - 1)->moveCount <= 2 && !pos.captured_piece())
#else
// B)
// 1手前の早めのquietな指し手が反駁されたなら追加でpenaltyを課す
if ((ss - 1)->moveCount <= 2 && !pos.capture_or_pawn_promotion((ss - 1)->currentMove))
#endif
update_continuation_histories(ss - 1, pos.piece_on(prevSq), prevSq, -stat_bonus(depth + ONE_PLY));
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learn20190526a.exe , eval = tanuki2018_nnue-best
T2,b1000,2353 - 255 - 2392(49.59% R-2.86) win black : white = 51.11% : 48.89%
ほぼ差はなさそう。Stockfish10のコードが後者なので後者にしておく。
■ 26. qsearchで詰みのときに置換表に保存する/しない。
engine1 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learnHalfKP256_20190315b35-qsearch3.exe , eval = tanuki2018_nnue-best // 保存しない(Stockfish10相当)
engine2 = YaneuraOu2018NNUE_gcc_learnHalfKP256_20190315b35-qsearch3s.exe , eval = tanuki2018_nnue-best // 保存する
T2,b2000,1386 - 189 - 1425(49.31% R-4.82) win black : white = 51.05% : 48.95%
有意に強いとは言い難い。スレッドが増えてきたときにどうなるかもわからないのでこれは採用しない。
// Stockfish 10相当のコード
if (inCheck && bestValue == -VALUE_INFINITE)
return mated_in(ss->ply); // rootからの手数による詰みである。
// 置換表に保存する場合のコード
if (inCheck && bestValue == -VALUE_INFINITE)
bestValue = mated_in(ss->ply); // rootからの手数による詰みである。
■ 25. 浅い深さでの枝刈りについて Stockfish 9のコードとの比較
※ 計測資料 19.と同じ比較だが、他の部分がStockfish 9相当である部分が違う。
#if 1
// Stockfish 9相当のコード
// 実際には、-PawnValue の部分にはCaptureMargin[]が使われている。
else if (depth < 7 * ONE_PLY
&& !extension
&& !pos.see_ge(move, Value(-PawnValue * (depth / ONE_PLY))))
continue;
#endif
#if 0
// やねうら王の独自のコード。depthの2乗に比例したseeマージン。適用depthに制限なし。
else if (!extension
&& !pos.see_ge(move, Value(-PARAM_FUTILITY_AT_PARENT_NODE_GAMMA2 * (depth / ONE_PLY) * (depth / ONE_PLY))
// PARAM_FUTILITY_AT_PARENT_NODE_GAMMA2を少し大きめにして調整したほうがよさげ。
))
continue;
#endif
YaneuraOu-2018-OtafukuV481a.exe : やねうら王の独自コード
YaneuraOu-2018-OtafukuV481b.exe : Stockfish 9相当のコード
T1,b1000,538 - 38 - 424(55.93% R41.37) win black : white = 48.86% : 51.14%
T1,b2000,537 - 40 - 423(55.94% R41.45) win black : white = 49.58% : 50.42%
T1,b4000,381 - 41 - 298(56.11% R42.68) win black : white = 51.84% : 48.16%
// Stockfish 9のコードのこの部分、
// CaptureMarginをきちんと調整しないと明らかに弱くなる。
■ 24.RazoringをStockfish 8と9とで比較
// 改造前(Stockfish 8方式のコード)
// Razoring (王手がかかっているときはスキップする)
// 【計測資料 24.】RazoringをStockfish 8と9とで比較
// 残り探索深さが少ないときに、その手数でalphaを上回りそうにないとき用の枝刈り。
if ( !PvNode
&& depth < 4 * ONE_PLY
&& eval <= alpha - razor_margin[depth / ONE_PLY])
{
// 残り探索深さがONE_PLY以下で、alphaを確実に下回りそうなら、ここで静止探索を呼び出してしまう。
if (depth <= ONE_PLY
// && eval + razor_margin[3] <= alpha
// → ここ、razoringとしてはrazor_margin[ZERO_DEPTH]を参照すべき。
// しかしそれは前提条件として満たしているので結局、ここでは単にqsearch()を
// 呼び出して良いように思う。
)
return qsearch<NonPV>(pos, ss, alpha, alpha + 1);
// 残り探索深さが1～3手ぐらいあるときに、alpha - razor_marginを上回るかだけ調べて
// 上回りそうにないならもうリターンする。
Value ralpha = alpha - razor_margin[depth/ONE_PLY];
Value v = qsearch<NonPV>(pos, ss, ralpha, ralpha + 1);
if (v <= ralpha)
return v;
}
改造後(Stockfish 9方式のコード)
・depth == 3 * ONE_PLYでのrazoringの適用をしなくなった
if (!PvNode
&& depth < 3 * ONE_PLY
&& eval <= alpha - razor_margin[depth / ONE_PLY])
{
// 残り探索深さが1,2手のときに、alpha - razor_marginを上回るかだけ簡単に
// (qsearchを用いてnull windowで)調べて、上回りそうにないなら
// このnodeの探索はここ終了してリターンする。
Value ralpha = alpha - (depth >= 2 * ONE_PLY) * RazorMargin[depth / ONE_PLY];
Value v = qsearch<NonPV>(pos, ss, ralpha, ralpha + 1);
if (depth < 2 * ONE_PLY || v <= ralpha)
return v;
}
// 計測時、校舎のRazoringのパラメーターもStockfish 8のときの値になっていた。
// これは、のちにStockfish 9相当のパラメーターに変更。
改造前 : YaneuraOu-2018-OtafukuV480sf9_v2d.exe
改造後 : YaneuraOu-2018-OtafukuV480sf9_v2e.exe
T1,b1000,488 - 39 - 473(50.78% R5.42) win black : white = 49.84% : 50.16%
T1,b2000,487 - 41 - 472(50.78% R5.43) win black : white = 50.78% : 49.22%
T1,b4000,483 - 54 - 463(51.06% R7.35) win black : white = 52.85% : 47.15%
// 少し負けているが、計測できるほどの差ではなさそうだ。
// 後者のほうがコードがシンプルだし、調整するパラメーターが1つ減っているし、
// また、新しいStockfishに倣うべきだと思うので後者を採用する。
■ 23.moves_loopに入る前に毎回evaluate()を呼ぶかどうか。
// 改造前
ss->staticEval = eval = evaluate(pos);
// 改造後(Stockfish相当のコード)
//ss->staticEval = eval = evaluate(pos);
if (inCheck)
{
ss->staticEval = eval = VALUE_NONE;
goto moves_loop;
}
else if (ttHit)
{
if ((ss->staticEval = eval = tte->eval()) == VALUE_NONE)
eval = ss->staticEval = evaluate(pos);
if (ttValue != VALUE_NONE
&& (tte->bound() & (ttValue > eval ? BOUND_LOWER : BOUND_UPPER)))
eval = ttValue;
}
else
{
eval = ss->staticEval =
(ss - 1)->currentMove != MOVE_NULL ? evaluate(pos)
: -(ss - 1)->staticEval + 2 * 20;
...
engine1 = YaneuraOuGoku_tuned.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test23.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T4,b4000,948 - 131 - 921(50.72% R5.02) win black : white = 52.11% : 47.89%
T4,b4000,970 - 140 - 890(52.15% R14.95) win black : white = 51.4% : 48.6%
■ 22.1手前の指し手がnull move時のstaticEvalの計算
// 古いコード上のコメント
// この処理、入れたほうがいいようだ。一見するとevaluate()は上で手番つきで求めているから
// これをやると不正確になるだけのようであるが、null moveした局面で手番つきの評価関数を呼ぶと
// 駒に当たっているものがプラス評価されて、評価値として大きく出すぎて悪作用があるようだ。
// → 長い持ち時間ではそうでもないかも。
// play_time = b5000, 468 - 32 - 500(48.35% R - 11.49) [2016/08/19]
// 手番込みの評価関数で手番がそれなりに正しく評価されているなら意味があるようだ。
// 改造前のコード
else
{
// 評価関数を呼び出したので置換表のエントリーはなかったことだし、何はともあれそれを保存しておく。
tte->save(posKey, VALUE_NONE, BOUND_NONE, DEPTH_NONE, MOVE_NONE,
ss->staticEval, TT_GEN(pos) );
// どうせ毎node評価関数を呼び出すので、evalの値にそんなに価値はないのだが、mate1ply()を
// 実行したという証にはなるので意味がある。
}
// 改造後のコード1 : YaneuraOuGoku_test22a.exe
else
{
if ((ss - 1)->currentMove == MOVE_NULL)
eval = ss->staticEval = -(ss - 1)->staticEval + 2 * /*Tempo*/ 20;
// 評価関数を呼び出したので置換表のエントリーはなかったことだし、何はともあれそれを保存しておく。
tte->save(posKey, VALUE_NONE, BOUND_NONE, DEPTH_NONE, MOVE_NONE,
ss->staticEval, TT_GEN(pos) );
// どうせ毎node評価関数を呼び出すので、evalの値にそんなに価値はないのだが、mate1ply()を
// 実行したという証にはなるので意味がある。
}
engine1 = YaneuraOuGoku_tuned.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test22a.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T4,b4000,943 - 148 - 909(50.92% R6.38) win black : white = 51.19% : 48.81%
T4,b4000,917 - 145 - 938(49.43% R-3.93) win black : white = 53.42% : 46.58%
// よくなさそう。
■ 21.pvExact時のreduction軽減
// 改造前 : YaneuraOuGoku_tuned.exe
reduction軽減なし
// 改造後 : YaneuraOuGoku_test21.exe
if (pvExact)
r -= ONE_PLY;
engine1 = YaneuraOuGoku_tuned.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test21.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,458 - 35 - 507(47.46% R-17.66) win black : white = 51.3% : 48.7%
T2,b2000,471 - 52 - 477(49.68% R-2.2) win black : white = 52.32% : 47.68%
T2,b4000,484 - 63 - 453(51.65% R11.5) win black : white = 48.77% : 51.23%
T2,b4000,495 - 52 - 463(51.67% R11.61) win black : white = 50.52% : 49.48%
T2,b4000,477 - 60 - 463(50.74% R5.17) win black : white = 51.7% : 48.3%
T4,b4000,970 - 115 - 915(51.46% R10.14) win black : white = 48.65% : 51.35%
T4,b4000,912 - 142 - 946(49.09% R-6.36) win black : white = 52.42% : 47.58%
T4,b4000,924 - 149 - 927(49.92% R-0.56) win black : white = 51.16% : 48.84%
// よくなさげ..??
■ 20.SEEが負の指し手を枝刈りする/しない
// 改造前
// 【計測資料 20.】SEEが負の指し手を枝刈りする/しない
if (!pos.see_ge(move , Value(-PARAM_FUTILITY_AT_PARENT_NODE_GAMMA1 * lmrDepth * lmrDepth)))
continue;
// 改造後
コメントアウト
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test20.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,168 - 18 - 144(53.85% R26.78) win black : white = 50.0% : 50.0%
T2,b8000,165 - 20 - 145(53.23% R22.45) win black : white = 51.61% : 48.39%
T2,b8000,158 - 25 - 137(53.56% R24.77) win black : white = 47.8% : 52.2%
T2,b8000,150 - 22 - 138(52.08% R14.48) win black : white = 50.35% : 49.65%
T2,b8000,164 - 21 - 155(51.41% R9.8) win black : white = 48.28% : 51.72%
// R20ぐらい悪化した。
■ 19. 浅い深さでの枝刈りについて Stockfish 8のコードとの比較
// 改造前(古いStockfishのコード)
// 浅い深さでの、危険な指し手を枝刈りする。
else if (!extension
&& !pos.see_ge(move, Value(-PARAM_FUTILITY_AT_PARENT_NODE_GAMMA2 * (depth / ONE_PLY) * (depth / ONE_PLY))
// PARAM_FUTILITY_AT_PARENT_NODE_GAMMA2を少し大きめにして調整したほうがよさげ。
))
continue;
// 改造後1(現在のStockfishのコード)
#if 1 // Stockfish 2017/04/17相当 これだとR50ぐらい弱くなる。
else if ( depth < 7 * ONE_PLY
&& !extension
&& !pos.see_ge(move, Value(-PawnValue * (depth / ONE_PLY))))
continue;
#endif
// 改造後2 : YaneuraOuGoku_test19b.exe
丸ごとコメントアウト
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test19.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,377 - 36 - 287(56.78% R47.38) win black : white = 54.22% : 45.78%
T2,b8000,346 - 41 - 293(54.15% R28.88) win black : white = 47.26% : 52.74%
T2,b8000,370 - 37 - 303(54.98% R34.7) win black : white = 48.29% : 51.71%
T2,b8000,362 - 42 - 276(56.74% R47.12) win black : white = 52.35% : 47.65%
T2,b8000,358 - 34 - 308(53.75% R26.13) win black : white = 52.25% : 47.75%
T2,b8000,368 - 45 - 277(57.05% R49.35) win black : white = 53.95% : 46.05%
// R30ぐらい悪そう
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test19b.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,316 - 44 - 260(54.86% R33.89) win black : white = 50.87% : 49.13%
T2,b8000,307 - 41 - 292(51.25% R8.7) win black : white = 54.76% : 45.24%
T2,b8000,297 - 37 - 296(50.08% R0.59) win black : white = 51.77% : 48.23%
T2,b8000,307 - 42 - 291(51.34% R9.3) win black : white = 51.34% : 48.66%
T2,b8000,303 - 40 - 297(50.5% R3.47) win black : white = 55.67% : 44.33%
// R10ぐらい悪そう
結論的には、いまの枝刈り、なしにするとR10ぐらい悪い。
Stockfishのいまのコードは、なしにするよりさらにR20ぐらい悪い。
■ 18. cut nodeのときにreductionを増やすかどうか。
// 改造前
// cut nodeにおいてhistoryの値が悪い指し手に対してはreduction量を増やす。
// ※ PVnodeではIID時でもcutNode == trueでは呼ばないことにしたので、
// if (cutNode)という条件式は暗黙に && !PvNode を含む。
// 2 * ONE_PLYは、将棋においてはやりすぎの可能性もある。
// もう少し細かく調整したほうが好ましいのだが、ONE_PLY == 1のままだと少し難しい。
// 【計測資料 18.】cut nodeのときにreductionを増やすかどうか。
if (cutNode)
r += 2 * ONE_PLY;
// 改造後1.
コメントアウト
// 改造後2～5.
if (cutNode)
r += 1 * ONE_PLY;
if (cutNode)
r += 3 * ONE_PLY;
if (cutNode)
r += 4 * ONE_PLY;
if (cutNode)
r += 5 * ONE_PLY;
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test18.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,84 - 10 - 56(60.0% R70.44) win black : white = 48.57% : 51.43%
T2,b8000,101 - 8 - 51(66.45% R118.7) win black : white = 53.95% : 46.05%
T2,b8000,71 - 19 - 60(54.2% R29.24) win black : white = 44.27% : 55.73%
T2,b8000,73 - 12 - 65(52.9% R20.16) win black : white = 55.8% : 44.2%
T2,b8000,79 - 9 - 72(52.32% R16.12) win black : white = 48.34% : 51.66%
T2,b8000,1049 - 136 - 815(56.28% R43.85) win black : white = 49.52% : 50.48%
// cutNodeでreductionを増やすことにこんなに効果があるなら、
// もっとreductionを増やせばいいのではないのか..
// singular extensionと同じく、自己対局だけの特徴かも知れんが…。
// 他のソフトとも対局させてみる。
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test18_1ply.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,880 - 135 - 905(49.3% R-4.87) win black : white = 52.61% : 47.39%
T2,b8000,930 - 140 - 870(51.67% R11.59) win black : white = 50.83% : 49.17%
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test18_3ply.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,929 - 123 - 908(50.57% R3.97) win black : white = 52.26% : 47.74%
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test18_4ply.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,943 - 145 - 852(52.53% R17.63) win black : white = 49.19% : 50.81%
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test18_5ply.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,1017 - 122 - 801(55.94% R41.48) win black : white = 51.21% : 48.79%
// 1,2,3手でそんなに差はないけど2手がベストということにはなりそう。
■ 17.捕獲から逃れる指し手はreduction量を減らす。
// 改造前(古いStockfishのコード)
else if (!is_drop(move) // type_of(move) == NORMAL
&& type_of(pos.piece_on(to_sq(move))) != PAWN
&& !pos.see_ge(make_move(to_sq(move), from_sq(move))))
r -= 2 * ONE_PLY;
この2行目、do_moveした直後なので次のように書けるはずなのだが。
&& type_of(pos.moved_piece_after(move)) != PAWN
// 改造後1 : YaneuraOuGoku_test17.exe
丸ごとコメントアウト
// 改造後2 : YaneuraOuGoku_test17b.exe
歩以外の駒であるかの判定を削除。(Stockfishの最新のコードはこうなっている)
else if (!is_drop(move) // type_of(move) == NORMAL
&& !pos.see_ge(make_move(to_sq(move), from_sq(move))))
r -= 2 * ONE_PLY;
engine1 = YaneuraOuGoku_test8_avx2fast.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,320 - 53 - 317(50.24% R1.64) win black : white = 53.69% : 46.31%
T2,b8000,293 - 55 - 342(46.14% R-26.86) win black : white = 51.18% : 48.82%
T2,b8000,306 - 50 - 344(47.08% R-20.33) win black : white = 55.38% : 44.62%
T2,b8000,326 - 44 - 330(49.7% R-2.12) win black : white = 52.13% : 47.87%
T2,b8000,323 - 46 - 341(48.64% R-9.42) win black : white = 53.46% : 46.54%
T2,b8000,149 - 23 - 178(45.57% R-30.89) win black : white = 51.38% : 48.62%
// どう見ても不要です。本当にありがとうございました。
engine1 = YaneuraOuGoku_test8_avx2fast.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test17b.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,375 - 49 - 386(49.28% R-5.02) win black : white = 50.33% : 49.67%
T2,b8000,375 - 66 - 349(51.8% R12.48) win black : white = 52.76% : 47.24%
T2,b8000,394 - 52 - 374(51.3% R9.05) win black : white = 55.34% : 44.66%
// 悪化した
engine1 = YaneuraOuGoku_test17.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test17b.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,406 - 46 - 358(53.14% R21.86) win black : white = 52.09% : 47.91%
T2,b8000,398 - 46 - 376(51.42% R9.88) win black : white = 52.84% : 47.16%
T2,b8000,412 - 45 - 353(53.86% R26.85) win black : white = 53.73% : 46.27%
// Stockfishの元のコード、やはり不要と言わざるをえない。
■ 16.quietな指し手に対するhistory update
// 改造前
// 反駁された1手前の置換表のquietな指し手に対する追加ペナルティを課す。
// 1手前は置換表の指し手であるのでNULL MOVEではありえない。
if ((ss - 1)->moveCount == 1 && !pos.captured_piece())
update_continuation_histories(ss - 1, pos.moved_piece_after((ss - 1)->currentMove), prevSq, -stat_bonus(depth + ONE_PLY));
// 改造後
if ((ss - 1)->moveCount == 1 && !pos.captured_piece() && !is_promote((ss - 1)->currentMove))
update_continuation_histories(ss - 1, pos.moved_piece_after((ss - 1)->currentMove), prevSq, -stat_bonus(depth + ONE_PLY));
engine1 = YaneuraOuGoku_test8_avx2fast.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test16.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,939 - 147 - 914(50.67% R4.69) win black : white = 50.78% : 49.22%
T2,b8000,994 - 124 - 882(52.99% R20.77) win black : white = 52.35% : 47.65%
T2,b8000,918 - 142 - 940(49.41% R-4.11) win black : white = 50.81% : 49.19%
T2,b8000,965 - 150 - 885(52.16% R15.03) win black : white = 53.84% : 46.16%
T2,b8000,867 - 128 - 815(51.55% R10.74) win black : white = 51.78% : 48.22%
// かなり悪化しているので採用しない。
■ 15.search()でfail lowしているときにhistoryのupdateを行なう条件
// 改造前
// bestMoveがない == fail lowしているケース。
// fail lowを引き起こした前nodeでのcounter moveに対してボーナスを加点する。
else if ( depth >= 3 * ONE_PLY
&& !pos.captured_piece()
&& is_ok((ss - 1)->currentMove))
update_continuation_histories(ss - 1, pos.moved_piece_after((ss - 1)->currentMove), prevSq, stat_bonus(depth));
// 改造後1
else if ( depth >= 3 * ONE_PLY
&& !pos.captured_piece()
&& !is_promote((ss - 1)->currentMove)
&& is_ok((ss - 1)->currentMove))
update_continuation_histories(ss - 1, pos.moved_piece_after((ss - 1)->currentMove), prevSq, stat_bonus(depth));
// 改造後2
else if ( depth >= 3 * ONE_PLY
&& !pos.captured_piece()
&& !pos.pawn_promotion((ss - 1)->currentMove)
&& is_ok((ss - 1)->currentMove))
update_continuation_histories(ss - 1, pos.moved_piece_after((ss - 1)->currentMove), prevSq, stat_bonus(depth));
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test15a.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,941 - 140 - 919(50.59% R4.11) win black : white = 53.28% : 46.72%
T2,b8000,923 - 122 - 955(49.15% R-5.92) win black : white = 52.5% : 47.5%
T2,b8000,954 - 119 - 927(50.72% R4.99) win black : white = 51.36% : 48.64%
T2,b8000,940 - 112 - 948(49.79% R-1.47) win black : white = 53.28% : 46.72%
3758 - 3749
// 計測できる差ではなさそうだが悪いので採用しない。
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test15b.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,932 - 138 - 930(50.05% R0.37) win black : white = 54.3% : 45.7%
T2,b8000,939 - 133 - 928(50.29% R2.05) win black : white = 51.69% : 48.31%
■ 14. futility pruningのときにpromoteを考慮するかどうか。
// 以前のデータ
// TODO調べ直す
// is_promote()以下、ないほうがいい？
// T1,b1000,4947 - 256 - 4797(50.77% R5.35)[2016/09/03]
// T1,b3000,2416 - 183 - 2401(50.16% R1.08)[2016/09/04]
// → 有ったほうが良い…かも…。
// 改造前
Value futilityValue = futilityBase + (Value)CapturePieceValue[pos.piece_on(to_sq(move))]
+ (is_promote(move) ? (Value)ProDiffPieceValue[pos.piece_on(move_from(move))] : VALUE_ZERO);
// 改造後
Value futilityValue = futilityBase + (Value)CapturePieceValue[pos.piece_on(to_sq(move))];
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test14.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,858 - 129 - 823(51.04% R7.23) win black : white = 52.41% : 47.59%
T2,b8000,843 - 138 - 809(51.03% R7.15) win black : white = 51.63% : 48.37%
T2,b8000,847 - 110 - 813(51.02% R7.12) win black : white = 51.51% : 48.49%
■ 13. quietな指し手に対するupdate_stats
// 改造前
else if (bestMove)
{
// quietな(駒を捕獲しない)best moveなのでkillerとhistoryとcountermovesを更新する。
if (!pos.capture_or_pawn_promotion(bestMove))
update_stats(pos, ss, bestMove, quietsSearched, quietCount, stat_bonus(depth));
// 改造後1 : YaneuraOuGoku_test13a.exe
else if (bestMove)
{
// quietな(駒を捕獲しない)best moveなのでkillerとhistoryとcountermovesを更新する。
if (!pos.capture_or_promotion(bestMove))
update_stats(pos, ss, bestMove, quietsSearched, quietCount, stat_bonus(depth));
// 改造後2 : YaneuraOuGoku_test13b.exe
else if (bestMove)
{
// quietな(駒を捕獲しない)best moveなのでkillerとhistoryとcountermovesを更新する。
if (!pos.capture(bestMove))
update_stats(pos, ss, bestMove, quietsSearched, quietCount, stat_bonus(depth));
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test13a.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,931 - 131 - 938(49.81% R-1.3) win black : white = 52.49% : 47.51%
T2,b8000,947 - 131 - 922(50.67% R4.65) win black : white = 53.72% : 46.28%
T2,b8000,908 - 146 - 946(48.98% R-7.12) win black : white = 52.1% : 47.9%
2786 - 2806
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test13b.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,923 - 141 - 936(49.65% R-2.43) win black : white = 50.4% : 49.6%
T2,b8000,938 - 125 - 937(50.03% R0.19) win black : white = 50.88% : 49.12%
T2,b8000,940 - 116 - 944(49.89% R-0.74) win black : white = 52.6% : 47.4%
2801 - 2817
// 計測不可な差。採用しない。
■ 12. extend checksのときのcaptureOrPawnPromotionをどう扱うか。
以前の検証。
//
// Extend checks
//
Depth extension = DEPTH_ZERO;
// bool captureOrPawnPromotion = pos.capture_or_promotion(move);
// これはpromotionをもっと絞ったほうがよさそうだ。
// (大きく加点されるのは、駒取りと歩の成りだけで、それ以外はそんなに大きな点数上昇ではないから。)
// play_time = r300, 2626 - 73 - 2301(53.3% R22.95) [2016/08/20]
// play_time = b1000, 1191 - 49 - 1010(54.11% R28.64) [2016/08/20]
// bool captureOrPawnPromotion = pos.capture_or_valuable_promotion(move);
// 捕獲＋歩を捕獲 + 歩、角、飛の成りにした場合弱くなる。
// 成りを増やすのはオーダリングにいい影響を与えないようだ。
// play_time = r300 , 2566 - 76 - 2358(52.11% R14.69) [2016/08/20]
// play_time = b1000, 311 - 9 - 280(52.62% R18.24)[2016/08/20]
// bool captureOrPawnPromotion = pos.capture(move);
// captureだけにするのは、やりすぎのようだ。
// TODO:ここ比較しなおす
// 指し手で捕獲する指し手、もしくは歩の成りである。
bool captureOrPawnPromotion = pos.capture_or_pawn_promotion(move);
// 改造前
bool captureOrPawnPromotion = pos.capture_or_pawn_promotion(move);
// 改造後1
bool captureOrPawnPromotion = pos.capture(move);
// 改造後2
bool captureOrPawnPromotion = pos.capture_or_promotion(move);
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test12_capture.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,402 - 50 - 358(52.89% R20.14) win black : white = 51.05% : 48.95%
T2,b8000,403 - 55 - 352(53.38% R23.5) win black : white = 55.36% : 44.64%
T2,b8000,380 - 63 - 367(50.87% R6.05) win black : white = 53.41% : 46.59%
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test12_cap_pro.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,425 - 58 - 327(56.52% R45.54) win black : white = 49.87% : 50.13%
T2,b8000,438 - 52 - 320(57.78% R54.53) win black : white = 53.03% : 46.97%
T2,b8000,407 - 53 - 360(53.06% R21.32) win black : white = 53.46% : 46.54%
■ 11. statScoreの計算でcontHist[3]も調べるかどうか。
// 改造前
// 【計測資料 11.】statScoreの計算でcontHist[3]も調べるかどうか。
ss->statScore = thisThread->mainHistory[from_to(move)][~pos.side_to_move()]
+ (*contHist[0])[movedSq][movedPiece]
+ (*contHist[1])[movedSq][movedPiece]
+ (*contHist[3])[movedSq][movedPiece]
- PARAM_REDUCTION_BY_HISTORY; // 修正項
// 改造後
ss->statScore = thisThread->mainHistory[from_to(move)][~pos.side_to_move()]
+ (*contHist[0])[movedSq][movedPiece]
+ (*contHist[1])[movedSq][movedPiece]
- PARAM_REDUCTION_BY_HISTORY; // 修正項
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test11.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,493 - 61 - 446(52.5% R17.4) win black : white = 53.89% : 46.11%
T2,b8000,493 - 61 - 446(52.5% R17.4) win black : white = 53.89% : 46.11%
T2,b8000,465 - 71 - 464(50.05% R0.37) win black : white = 54.47% : 45.53%
T2,b8000,503 - 58 - 439(53.4% R23.64) win black : white = 50.64% : 49.36%
T2,b8000,455 - 65 - 480(48.66% R-9.29) win black : white = 53.37% : 46.63%
■ 10. historyに基づいた枝刈り。contHist[1],contHist[3]を用いるか
// ここ、fmh,fmh2を調べるほうが良いかは微妙
// [2017/05/03] fmh2を調べないように変更があった。
// [2017/09/17] 名前が変わってfmhは、contHist[1]になった。
改造前
if (lmrDepth < PARAM_PRUNING_BY_HISTORY_DEPTH
&& ((*contHist[0])[movedSq][movedPiece] < CounterMovePruneThreshold)
&& ((*contHist[1])[movedSq][movedPiece] < CounterMovePruneThreshold)
)
continue;
改造後1 : YaneuraOuGoku_test10.exe
if (lmrDepth < PARAM_PRUNING_BY_HISTORY_DEPTH
&& ((*contHist[0])[movedSq][movedPiece] < CounterMovePruneThreshold)
)
continue;
改造後2 : YaneuraOuGoku_test10_2.exe
if (lmrDepth < PARAM_PRUNING_BY_HISTORY_DEPTH
&& ((*contHist[0])[movedSq][movedPiece] < CounterMovePruneThreshold)
&& ((*contHist[1])[movedSq][movedPiece] < CounterMovePruneThreshold)
&& ((*contHist[3])[movedSq][movedPiece] < CounterMovePruneThreshold)
)
continue;
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test10.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,437 - 48 - 345(55.88% R41.06) win black : white = 50.9% : 49.1%
T2,b8000,441 - 41 - 348(55.89% R41.14) win black : white = 51.84% : 48.16%
T2,b8000,474 - 44 - 292(61.88% R84.16) win black : white = 50.52% : 49.48%
// めっちゃ悪化した。
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test10_2.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b8000,476 - 82 - 442(51.85% R12.87) win black : white = 50.98% : 49.02%
T2,b8000,490 - 65 - 445(52.41% R16.73) win black : white = 57.01% : 42.99%
T2,b8000,483 - 72 - 445(52.05% R14.23) win black : white = 48.92% : 51.08%
T2,b8000,476 - 53 - 471(50.26% R1.83) win black : white = 53.22% : 46.78%
T2,b8000,479 - 65 - 456(51.23% R8.55) win black : white = 51.76% : 48.24%
T2,b8000,501 - 66 - 433(53.64% R25.34) win black : white = 51.28% : 48.72%
// よくなさげ..
■ 9. fails lowのときのquiet ttMoveに対するペナルティ。capture_or_promotion、capture()とcaputure_or_pawn_promotion()の比較
// fails lowのときのquiet ttMoveに対するペナルティ
// 【計測資料 9.】capture_or_promotion(),capture_or_pawn_promotion(),capture()での比較
// 改造前
// Stockfish相当のコード
else if (!pos.capture_or_promotion(ttMove))
// 改造後1
else if (!pos.capture_or_pawn_promotion(ttMove))
// 改造後2
else if (!pos.capture(ttMove))
{
int penalty = -stat_bonus(depth);
thisThread->mainHistory.update(pos.side_to_move(), ttMove, penalty);
update_continuation_histories(ss, pos.moved_piece_after(ttMove), to_sq(ttMove), penalty);
}
改造後1)
YaneuraOuGoku_test9_cap_pawn.exe
改造後2)
YaneuraOuGoku_test9_cap.exe
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test9_cap_pawn.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,478 - 34 - 488(49.48% R-3.6) win black : white = 48.96% : 51.04%
T2,b2000,475 - 49 - 476(49.95% R-0.37) win black : white = 51.74% : 48.26%
T2,b4000,477 - 57 - 466(50.58% R4.05) win black : white = 51.43% : 48.57%
T2,b8000,463 - 66 - 471(49.57% R-2.98) win black : white = 53.0% : 47.0%
T2,b8000,475 - 68 - 457(50.97% R6.71) win black : white = 50.64% : 49.36%
T2,b8000,495 - 62 - 443(52.77% R19.28) win black : white = 52.24% : 47.76%
T2,b8000,470 - 64 - 466(50.21% R1.48) win black : white = 52.99% : 47.01%
T2,b8000,467 - 74 - 459(50.43% R3.0) win black : white = 55.29% : 44.71%
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_test9_cap.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,480 - 31 - 489(49.54% R-3.23) win black : white = 53.77% : 46.23%
T2,b2000,471 - 59 - 470(50.05% R0.37) win black : white = 53.77% : 46.23%
T2,b4000,503 - 36 - 461(52.18% R15.15) win black : white = 52.59% : 47.41%
T2,b8000,466 - 81 - 453(50.71% R4.92) win black : white = 51.8% : 48.2%
T2,b8000,470 - 61 - 469(50.05% R0.37) win black : white = 52.18% : 47.82%
// やや、悪化している気はする。
■ 8. searchでkiller登録のときにcapture()とcaputure_or_pawn_promotion()の比較
if (ttValue >= beta)
{
// 【計測資料 8.】 capture()とcaputure_or_pawn_promotion()の比較
#if 1
// 改造後(Stockfish相当のコード)
if (!pos.capture(ttMove))
#else
// 改造前(やねうら王2017Earlyのコード)
if (!pos.capture_or_pawn_promotion(ttMove))
#endif
update_stats(pos, ss, ttMove, nullptr, 0, stat_bonus(depth));
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test6.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test8.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,476 - 36 - 488(49.38% R-4.33) win black : white = 50.21% : 49.79%
T2,b2000,460 - 37 - 503(47.77% R-15.52) win black : white = 50.57% : 49.43%
T2,b4000,450 - 60 - 490(47.87% R-14.79) win black : white = 52.13% : 47.87%
T2,b8000,470 - 72 - 458(50.65% R4.49) win black : white = 52.69% : 47.31%
T2,b8000,442 - 79 - 479(47.99% R-13.97) win black : white = 50.6% : 49.4%
T2,b8000,459 - 83 - 458(50.05% R0.38) win black : white = 53.22% : 46.78%
T2,b8000,464 - 70 - 466(49.89% R-0.75) win black : white = 53.12% : 46.88%
T2,b8000,475 - 61 - 464(50.59% R4.07) win black : white = 52.4% : 47.6%
T2,b8000,435 - 71 - 494(46.82% R-22.1) win black : white = 50.48% : 49.52%
// この改造は意味がありそうだ。うーむ、そうなのか…。
// 採用する。
■ 7. 浅い深さでの枝刈りを行なうときに王手がかかっていないことを条件に入れる/入れない
// 改造後
if ( !RootNode
// 【計測資料 7.】 浅い深さでの枝刈りを行なうときに王手がかかっていないことを条件に入れる/入れない
&& !inCheck
// && pos.non_pawn_material(pos.side_to_move())
&& bestValue > VALUE_MATED_IN_MAX_PLY)
{
if ( !captureOrPawnPromotion
// → 王手がかかっていても以下の枝刈りはしたほうが良いらしいが…。
// cf. Allow inCheck pruning : https://github.com/official-stockfish/Stockfish/commit/ab26c61971c2f73d312b003e6d024373fbacf8e6
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_ttcapture.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test7.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,515 - 39 - 446(53.59% R24.99) win black : white = 49.74% : 50.26%
T2,b2000,516 - 44 - 440(53.97% R27.68) win black : white = 52.41% : 47.59%
T2,b4000,487 - 58 - 455(51.7% R11.81) win black : white = 54.88% : 45.12%
T2,b8000,510 - 66 - 424(54.6% R32.08) win black : white = 52.14% : 47.86%
T2,b8000,469 - 62 - 469(50.0% R-0.0) win black : white = 51.71% : 48.29%
T2,b8000,494 - 62 - 444(52.67% R18.54) win black : white = 49.68% : 50.32%
// 悪化した。
■ 6. 反駁された1手前の置換表のquietな指し手に対する追加ペナルティ、captured_pieceとcapture_or_pawn_promotionとの比較。
// 反駁された1手前の置換表のquietな指し手に対する追加ペナルティを課す。
// 1手前は置換表の指し手であるのでNULL MOVEではありえない。
改造前
#if 0
if ((ss - 1)->moveCount == 1 && !pos.captured_piece())
改造後
#else
if ((ss - 1)->moveCount == 1 && !pos.capture_or_pawn_promotion((ss-1)->currentMove))
#endif
update_continuation_histories(ss - 1, pos.piece_on(prevSq), prevSq, -stat_bonus(depth + ONE_PLY));
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_ttcapture.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test6.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,456 - 44 - 500(47.7% R-16.0) win black : white = 50.73% : 49.27%
T2,b2000,515 - 46 - 439(53.98% R27.74) win black : white = 51.26% : 48.74%
T2,b4000,473 - 59 - 468(50.27% R1.85) win black : white = 51.22% : 48.78%
T2,b8000,448 - 57 - 495(47.51% R-17.33) win black : white = 51.22% : 48.78%
T2,b8000,459 - 63 - 478(48.99% R-7.05) win black : white = 51.76% : 48.24%
T2,b8000,487 - 75 - 438(52.65% R18.42) win black : white = 53.62% : 46.38%
T2,b8000,462 - 68 - 470(49.57% R-2.98) win black : white = 50.43% : 49.57%
T2,b8000,464 - 75 - 461(50.16% R1.13) win black : white = 50.81% : 49.19%
2320 - 2342
// 計測できる差ではなさそう。一応採用する。
■ 5. evasionPrunableのときに除外するのをpawn_promotionとpromoteで比較。
改造前 : やねうら王2017Earlyのコード
if ((!InCheck || evasionPrunable)
&& !pos.pawn_promotion(move)
&& !pos.see_ge(move))
continue;
改造後 : Stockfish風のコード
if ((!InCheck || evasionPrunable)
&& !is_promote(move)
&& !pos.see_ge(move))
continue;
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_ttcapture.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_test5.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b2000,534 - 42 - 424(55.74% R40.07) win black : white = 53.13% : 46.87%
T2,b4000,507 - 62 - 431(54.05% R28.21) win black : white = 50.75% : 49.25%
// むっちゃ悪くなった。元に戻す。
■ 4. 相手のmoveCountが高いときにreductionを減らす
cf. Streamlline reduction based on movecount : https://github.com/official-stockfish/Stockfish/commit/3ac47c84d35b7cdeea50ecbcf3ad0f73fa848668
変更後
// 相手の指し手(1手前の指し手)のmove countが高い場合、reduction量を減らす。
// 相手の指し手をたくさん読んでいるのにこちらだけreductionするとバランスが悪いから。
if ((ss - 1)->moveCount > 15)
r -= ONE_PLY;
強さがずいぶん変わるようなら、この15を調整する。
YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_moveCountHigh.exe
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_ttcapture.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_moveCountHigh.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,481 - 29 - 490(49.54% R-3.22) win black : white = 49.85% : 50.15%
T2,b2000,498 - 43 - 459(52.04% R14.17) win black : white = 53.29% : 46.71%
T2,b4000,470 - 65 - 465(50.27% R1.86) win black : white = 51.02% : 48.98%
T2,b8000,485 - 63 - 452(51.76% R12.24) win black : white = 52.72% : 47.28%
T2,b8000,483 - 59 - 458(51.33% R9.23) win black : white = 53.77% : 46.23%
T2,b8000,461 - 67 - 472(49.41% R-4.1) win black : white = 52.09% : 47.91%
T2,b8000,484 - 63 - 453(51.65% R11.5) win black : white = 53.68% : 46.32%
// どうも悪い気がする。採用しない。
■ 3. search()で、置換表の指し手がcaptureのときにreduction量を増やす。
cf. Increase reduction if tt-move is a capture : https://github.com/official-stockfish/Stockfish/commit/77342126d8417469bd6a398cfc6c0594b1f02f82
// captureとcaptureOrPawnPromotionとで違いがあるかどうかは調べていないが
// いままでの結果からして、おそらくcaptureOrPawnPromotionのほうが良い結果になるはず。
変更後
// Increase reduction if ttMove is a capture
if (ttCapture)
r += ONE_PLY;
YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_ttcapture.exe
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_evasion_pruning.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_ttcapture.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,477 - 39 - 484(49.64% R-2.53) win black : white = 50.88% : 49.12%
T2,b2000,520 - 28 - 452(53.5% R24.35) win black : white = 52.47% : 47.53%
T2,b4000,466 - 48 - 486(48.95% R-7.3) win black : white = 51.26% : 48.74%
T2,b8000,474 - 53 - 473(50.05% R0.37) win black : white = 51.11% : 48.89%
// 計測できる差ではなさげ。採用しとく。
■ 2. qsearchでmoveCountを利用したevasionPruning、なし/ありでの比較
cf. Evasion Pruning Tweak : https://github.com/official-stockfish/Stockfish/commit/1d31065e1d1f04ecf47fc959523c560e8657fbfa
[2017/09/17]
変更前
bool evasionPrunable = InCheck
&& depth != DEPTH_ZERO
&& bestValue > VALUE_MATED_IN_MAX_PLY
&& !pos.capture(move);
変更後
bool evasionPrunable = InCheck
&& (depth != DEPTH_ZERO || moveCount > 2)
&& bestValue > VALUE_MATED_IN_MAX_PLY
&& !pos.capture(move);
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_statScore.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_evasion_pruning.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,486 - 38 - 476(50.52% R3.61) win black : white = 56.44% : 43.56%
T2,b2000,473 - 46 - 481(49.58% R-2.91) win black : white = 51.89% : 48.11%
T2,b4000,499 - 44 - 457(52.2% R15.27) win black : white = 53.66% : 46.34%
T2,b8000,450 - 73 - 477(48.54% R-10.12) win black : white = 51.24% : 48.76%
T2,b8000,462 - 65 - 473(49.41% R-4.09) win black : white = 50.27% : 49.73%
T2,b8000,474 - 59 - 467(50.37% R2.58) win black : white = 48.25% : 51.75%
// 計測できる差ではなさげ。採用する。
1.+2.なしと、1.+2.ありとの比較
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_evasion_pruning.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b4000,458 - 47 - 495(48.06% R-13.5) win black : white = 52.57% : 47.43%
■ 1. statScoreによる延長、なし/ありでの比較。
[2017/09/17]
変更後
if (ss->statScore > 0 && (ss - 1)->statScore < 0)
r -= ONE_PLY;
else if (ss->statScore < 0 && (ss - 1)->statScore > 0)
r += ONE_PLY;
engine1 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
engine2 = YaneuraOuGoku_kpp_kkpt_statScore.exe , eval = rezero_kpp_kkpt_epoch5
T2,b1000,472 - 53 - 475(49.84% R-1.1) win black : white = 50.37% : 49.63%
T2,b2000,491 - 50 - 459(51.68% R11.71) win black : white = 53.16% : 46.84%
T2,b4000,442 - 59 - 499(46.97% R-21.07) win black : white = 53.88% : 46.12%
T2,b8000,483 - 53 - 464(51.0% R6.97) win black : white = 50.69% : 49.31%
T2,b8000,448 - 65 - 487(47.91% R-14.5) win black : white = 51.23% : 48.77%
// 長い時間ではやや強いっぽいので採用。