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shogiに関するsugyanのブックマーク (50)

  • USI (Universal Shogi Interface) の現状調査 - Qiita


      GUI  AI USI (Universal Shogi Interface)   調 USI    USI    AI GUI  ShogiGUIShogiHome   USI 
    USI (Universal Shogi Interface) の現状調査 - Qiita
  • Electronを使ったPC向け将棋アプリ開発 - Qiita


     2022 1 PC  Electron (electron-shogi) GitHub: sunfish-shogi/electron-shogi GitHub Pages: Electron   AI PC 2010  AI GUI  GUI 使AI  GUI  USI  USI
    Electronを使ったPC向け将棋アプリ開発 - Qiita
    sugyan
    sugyan 2024/05/11
    素晴らしいまとめ。いつか自分もTauriで作ってみたいと思いつつ何もできぬまま3年くらい経ってる…
  • df-pnの完璧な実装が公開されていた話 - コンピュータ将棋動画勢!


    df-pn GPSdf-pn1 df-pn+df-pnGHIkishimoto-muellerSmall TreeGC 50005 
    df-pnの完璧な実装が公開されていた話 - コンピュータ将棋動画勢!
  • Shogi Images

    ここで提供している画像は用途を問わず自由に使用することができます。 二次加工も可能です。 報告義務はなく、著作権表示の必要もありません。 (任意で報告や表示をしていただけるのは歓迎です。) 一方で作者は一切の責任を負わず、一切の保証をしません。 詳しくは CC0 のリーガルコード全文をお読みください。 コンテンツ 一文字駒 一文字駒(ゴシック体) 一文字駒(ダーク) 一文字駒(ゴシック体・ダーク) 盤 - 木材(明)458x500 盤 - 木材(暖)458x500 盤 - 塩化ビニル 458x500 盤 - ダーク 458x500 盤 - 木材(明)878x960 盤 - 塩化ビニル 878x960 盤 - ダーク 878x960 一文字駒

    Shogi Images
  • 将棋再生盤ライブラリ Kifu for JS | Kifu for JS

  • shogi-player documents

  • 将棋プログラムK1.5の無駄合判定アルゴリズムについて | やねうら王 公式サイト


     [ , 1990 4 K1.5 
  • 詰将棋の無駄合の定義について(長文) | やねうら王 公式サイト


     3 27363525367(272543) 3635  ()2  
  • Recoil と将棋ったー


    2023/1/20 Harajuku.ts Meetup  Recoil  Recoil Recoil   100 RemixReact Recoil 10Recoil
    Recoil と将棋ったー
  • SIMDによる将棋Bitboard計算の高速化 - すぎゃーんメモ


    RustBitboard128bitSIMDx86_64AVX2AArch64NEONwasm32simd128 https://t.co/h7Dz3X6BhT 💯 (@sugyan) July 2, 2022 SIMD SIMD  x86_64   AArch64   Iterator WebAssembly Benchmark x86_64 AArch64 WebAssembly  SIMD ja.wikipedia.org 1 Bitboard81
    SIMDによる将棋Bitboard計算の高速化 - すぎゃーんメモ
  • 難解作品が解ける詰め将棋エンジン KomoringHeights v0.5.0 を公開した

    合流検出の実装はかなり複雑だ。詰将棋探索では探索中の局面を置換表(メモリ)に保存する必要があるのだが、合流検出のためにはこれを増やす必要がある。具体的には、v0.4.1 では 1 局面あたりの置換表エントリサイズは 32 byte であったのに対し、v0.5.0 では親局面のポインタ(12 byte)と合流フラグ(8 byte)を追加で持たせているため、サイズが 56 byte(1.5倍)に膨れ上がっている2。 さらに、合流検出のアルゴリズム自体もそれほど単純ではない。合流の可能性がある局面を見つけるたびに、再帰的に局面をさかのぼって合流検出のフラグを立てに行く必要がある。1回の計算量は大したことがないが、長時間探索する場合は無視できない計算量になりうる。 これらの理由から、合流検出を実装したことでNPS(単位時間あたりの探索局面数)がかなり低下する……はずだった。しかし、置換表のデータ構

    難解作品が解ける詰め将棋エンジン KomoringHeights v0.5.0 を公開した
  • 第32回世界コンピュータ将棋選手権 結果報告 - TadaoYamaokaの開発日記


    5/35/532 HEROZdlshogi with HEROZ  1990 3251 128  1 32   10%1
    第32回世界コンピュータ将棋選手権 結果報告 - TadaoYamaokaの開発日記
    sugyan
    sugyan 2022/05/06
  • S.Lightweight-EFについて - 死ぬこと以外かすり傷


    32S.Lightweight-EF   dlshogiLightweight PCCPU/GPUEFEfficientNet 2dlshogi   ResNet使S.Lightweight-EFEfficientNet
    S.Lightweight-EFについて - 死ぬこと以外かすり傷
    sugyan
    sugyan 2022/05/06
  • 詰将棋探索における簡易的な二重カウント対策

    #証明数/反証数の二重カウント問題を回避するためには、局面グラフの合流を検出ができなければならない。 合流を検出するためには、以下の追加情報のいずれかを置換表に保存する必要がある。 直前手親局面の置換表エントリへのポインタこれらの情報があれば、次回以降に同じ局面に到達したときに局面の合流を検出することができる。なお、直前手だけでは取った駒がわからないので、厳密な合流検出のためには親局面へのポインタも必ず必要になる。 局面の合流検出 長井歩, and 今井浩. “df-pn アルゴリズムの詰将棋を解くプログラムへの応用.”  情報処理学会論文誌  43.6 (2002): 1769-1777. Fig. 3 探索中に局面の合流を見つけたとき、探索経路および置換表に書かれた親局面をたどり、それらの手順が分岐した局面を特定する。このようにして、二重カウント問題が発生しそうな分岐局面を特定すること

    詰将棋探索における簡易的な二重カウント対策
  • コンピュータ向け超難解詰将棋作品集 - 詰将棋メモ


    69 10 13 ===>           
    コンピュータ向け超難解詰将棋作品集 - 詰将棋メモ
  • 高速な詰将棋ソルバー『KomoringHeights』v0.4.0を公開した

    この表より、探索速度が大幅に向上していることがわかる。v0.2.1と比較して、v0.4.0での解答速度は1.3倍~8.9倍になっている。 このように、v0.4.0では探索性能が大幅に改善されている。以下ではその中から主要な3項目について説明する。 df-pn+ #探索速度の根的な改善のために、df-pn+アルゴリズム1を導入した。df-pn+アルゴリズムは、初めて訪れた局面の(pn, dn)を一様に(1, 1)で初期化するのではなく、局面の詰みやすさに応じて値を増減させるアルゴリズムである。展開前の局面に対して値に差をつけることにより、より詰みに近い局面を優先して子局面の展開を行うことができる。素朴な発想のヒューリスティックではあるが、局面の詰みやすさをうまく評価できれば探索性能が大きく向上することが知られている。KomoringHeightsのdf-pn+評価関数の設計は、GPS将棋2

    高速な詰将棋ソルバー『KomoringHeights』v0.4.0を公開した
  • Qugiyの飛び利きのコード、完全解説 | やねうら王 公式サイト


    WCSC31(31 )Qugiy()Qugiy ) Qugiy https://yaneuraou.yaneu.com/2021/05/05/qugiys-code-will-be-quickly-merged-into-the-yaneuraou/ Bitboard Bitboardbit1bitmap()
  • Rustでつくる詰将棋Solver - すぎゃーんメモ


    Rustdf-pn調 pic.twitter.com/XM9iPJqocv 💯 (@sugyan) November 2, 2021 Rust github.com 6  寿32  C++ Rust  Rustna2hiro
    Rustでつくる詰将棋Solver - すぎゃーんメモ
  • 詰将棋に対するdf-pnアルゴリズムの解説 | コウモリのちょーおんぱ

    概要 #詰め将棋において、各局面の平均着手可能数は5.8手程度と言われている1。単純にこれを全探索することを考えると、\(n\) 手詰を解くためには \(5.8^n\) 局面を調べることになる。例えば、現時点で最長の詰将棋であるミクロコスモス(1525手詰)を解くためにはざっくり \(10^{1164}\) 局面を調べることになってしまう。このように、愚直な全探索では長手数の詰将棋を現実的な時間内で解くことはできないことが分かる。 しかし、ある局面が詰むことを示すだけならここまで膨大な探索は必要ない。例えば以下の局面を考える。 この局面の合法手は63金打、53金打など全部で9通りあるが、この局面が詰みであることを示すためには次の手順だけ探索できていればよい。 この探索結果より、玉方がどのように逃げても3手で詰むことが示せている。このような、ある局面が詰み(または不詰)だと証明するための局面

    詰将棋に対するdf-pnアルゴリズムの解説 | コウモリのちょーおんぱ
  • 先日の電竜戦、長時間マッチで現れたやねうら王のバグについて | やねうら王 公式サイト

    二日前に電竜戦 dlshogiと水匠の長時間マッチが開催された。 最高峰将棋AIによる長時間対局、プロ棋士3名が解説 : https://yaneuraou.yaneu.com/2021/08/03/long-time-game-by-the-best-shogi-ai/ イベント的には大成功で、多くのニュースメディアでも取り上げていただいたようである。 水匠のバグについて さて、その1局目で水匠がバグと思わしき読み筋が現れた。成れないところに飛車を成るというものだ。水匠の読みの錯覚であり、それによって大きく形勢を損ねて敗北を喫した。 水匠 vs dlshogi、先手番をともに制す(コンピュータ将棋協会blog) : http://blog.computer-shogi.org/denryu-sen_channel_opening-matches_and_conference/ 水匠の探索

    sugyan
    sugyan 2021/10/21