詰将棋アルゴリズムdf-pnのすべて | やねうら王 公式サイト
将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
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！
前回オープンソースで公開されてるミクロコスモスの解けるdf-pnの実装がないとか書いちゃったけど、あった。ごめんなさい。 GPS将棋についてた。しかも完璧な実装。（東大の金子先生がほぼ一人で書いたらしい。たぶんdf-pnのバリエーションも実装されてて、全部入れると詰将棋だけで1万行くらいある……） 多分df-pn+というdf-pnを更に効率化したアルゴリズム（末端ノードで固定深さの探索を行って、証明数・反証数の推定値を得る）をベースに、詰将棋ソルバ定番の優越関係・証明駒・GHI検出の完璧なやつ（kishimoto-mueller）・ループ検出・Small TreeGCを全部実装している。まあソースコードは関数名をちらっと見たくらいで、読んでないんで間違ってたらごめんなさい。 ミクロコスモスが5000万ノードの探索で解けるらしい……（脊尾詰のアルゴリズムだと5億ノードくらい探索する？） 詳し
ナンプレ (いわゆる数独) の問題生成アルゴリズムの話。 | blog.dnpp.org
概要 iOS と macOS ネイティブなアプリを作った ので、技術的な話を書きます。 詳細 拠所無い事情からコンピュータサイエンスというか基本的なアルゴリズムの実装の勉強を leetcode でやっていた時期が 2023 年の 9 月頃にありまして、「折角勉強したんだし何か作るか」という気持ちでアプリを作りまして…。 リリースまでなんとか持っていった訳なんですが、実装だけならいいものの、ゲームデザインとか、 Web サイト作成とか、アイコン含むいわゆるデザイン的なものとか、そういうのも本当に 1 人で全部やってたからなんやかんや 3 ヶ月かかってしまって、まぁ大変だったんですがそこそこ満足な出来栄えになったので是非ダウンロードして触ってみてください。 数独はニコリの登録商標となっているためアプリの名称はナンプレとしていますが、この記事はアルゴリズムの技術的な解説やゲームデザインの話といっ
The World's Smallest Hash Table | orlp.net
This December I once again did the Advent of Code, in Rust. If you are interested, my solutions are on Github. I wanted to highlight one particular solution to the day 2 problem as it is both optimized completely beyond the point of reason yet contains a useful technique. For simplicity we’re only going to do part 1 of the day 2 problem here, but the exact same techniques apply to part 2. We’re go
Bitwise division
Integer division is expensive. Much more expensive than multiplication. Much, much more expensive than addition. If you’re trying to make some integer operations really fast it’s bad news if you need to do division. A while ago, for a hobby project, I happened to be playing around with variable-length integer encodings. Where you store integers such that small ones take up less space than large on
スッキリわかるAlphaZero - どこから見てもメンダコ
The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence 囲碁はAIにとってもっとも困難なボードゲームの一つと考えられてきました (Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search | Nature より) Alpha Zero： https://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140.full?ijkey=XGd77kI6W4rSc&keytype=ref&siteid=sci (オープンアクセス版) Alpha Go Zero： Mastering the game of Go without human
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
前回記事で柿木将棋の柿木さんが考案された無駄合判定アルゴリズムとして以下の本を紹介したのですが、この本が絶版になっていて悲鳴のような声を受信したのでフォローしておきます。 コンピュータ将棋―あなたも挑戦してみませんか[サイエンス社 , 1990年 本アルゴリズムは本書籍の第4章で書かれており、この章は柿木さんが執筆を担当しておられます。 本章ではK1.5という柿木さんの作成された将棋プログラムの解説として、無駄合の処理について書かれています。その部分を以下に引用します。 この無駄合判定アルゴリズム自体は、柿木の無駄合判定アルゴリズムとして複数の論文で引用されているのですが、この一次ソースである本書が絶版になっているため、ニュアンスが変わって伝わっていたりして学術的な研究の妨げになっているように思いましたので、上に引用させていただきました。
「競プロ典型 90問」Smallest Subsequence (最小部分列問題)
最小部分列問題 「 競プロ典型 90 問」の 006 - Smallest Subsequence（★5） (最少部分列問題) という問題を解いてみたのですが、最初は解説をみてもさっぱり分からず打ちひしがれていました･･･。 が、けんちょんの競プロ精進記録 を見るに、どうもこの問題を解く途中で出てくる nex という配列が「極めて汎用性が高いので、実にさまざまな問題で活用できます！！！」ということらしく、ちゃんと理解しといた方が良さそうだ･･･ということで気を取り直して取り組んでみたところなんとか理解できました。 せっかくなので忘れないうちに解説記事を作って記憶を定着させたいと思います。なお後半の実装パートは、Haskell で実装します。 けんちょんさんの解説記事にあるとおり、この問題 (を全探索で解く場合) の解法のキーになるのは事前に「任意の文字が i 番目以降に出現する位置」を二次
2023パズル をRustで解いてみる - すぎゃーんメモ
tkihiraさんの問題が面白そうだったので挑戦してみた。 2023年クイズ！ 上の例のように、数字の合間に四則演算（＋−×÷）や括弧を入れることで、2023 を作ってください。 - 数字の間に必ず演算子を 1 つ入れてください - ただし 9 と 8 の間には既に ÷ が入っています - 括弧は複数重ねて使用できます - 10×(-9 ÷ 8) のようなマイナス記号の使用は禁止です pic.twitter.com/K0w2miMXJA— Takuo Kihira (@tkihira) December 31, 2022 既に解説記事が出ているので解答はこちらをどうぞ。 nmi.jp 結局自分は自力では解けなくて 他の人の解法や上記の解説記事を読んでようやくできた、のだけど… 自分なりに理解して改めてRustで実装してみた。 RPN(逆ポーランド記法)の backtracking 探索の高
2023 パズルの逆ポーランド記法(RPN)による解法の解説
2023 年、あけましておめでとうございます！私は元旦に次のようなオリジナル・パズルを出しました。 上の例のように、数字の合間に四則演算（＋−×÷）や括弧を入れることで、2023 を作ってください。 数字の間に必ず演算子を 1 つ入れてください ただし 9 と 8 の間には既に ÷ が入っています 括弧は複数重ねて使用できます 10×(-9 ÷ 8) のようなマイナス記号の使用は禁止です オリジナルツイートはこちらです。この記事では、JavaScript によるこのクイズの解き方をご紹介します。 括弧の数式をプログラムで扱うには さて、この問題の一番厄介な点は、括弧の絡む数式をプログラムで処理するという点ではないかと思います。この記事でもそこを重点的に解説したいと思います。 中置記法 まず、我々が日常的に使っている数式は、いわゆる「中置記法」と呼ばれる記法です。例えば (1 + 1 / 9
積の和典型 - Shirotsume の日記
最近積の和典型が話題になっているので書きます。 N個のマス目が横一列に並んでいる状況を考えます。初め、全部のマスは白色です。このうち K 個のマスを選んで黒く塗った時にできるマスの状態は何通りでしょうか？ これを こうする これは 通りです。 これを応用すると、次のような問題が解けます。 長さが N であって、総和が M である非負整数列の個数を求めよ。 非負整数列というのは、各要素が負の数でない整数からなる数列です。[1, 2, 3, 4, 5] とか [0, 0, 1, 4, 3] とかです。これの個数を数えるのに、先ほどのマスの数え方を使うことができます。 まず、 M + N - 1 個の白いマス目を用意します。そのあと、そこから N - 1 マス選んで塗ります。こうしたとき、必ず M 個のマスが白いままで残っています。また、マスの両端や黒マスを境目として考えると、白いマスが連続する
拡張ユークリッドの互除法 〜 一次不定方程式 ax + by = c の解き方 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでアルゴリズムの探求をしている大槻 (通称、けんちょん) です。好きなアルゴリズムは二部マッチングです。今回は、歴史の記録に残る最古のアルゴリズムの 1 つとして知られるユークリッドの互除法について書きます。 ユークリッドの互除法は、最大公約数を求めたり、一次不定方程式 $ax + by = c$ に応用したりなど、大学受験でもお馴染みのアルゴリズムですが、整数論的アルゴリズムや数え上げアルゴリズムにおいて根幹を成す重要なものでもあります。 今回の記事では特に、一次不定方程式 $ax + by = c$ の整数解を一般に求めるアルゴリズムとして知られる「拡張ユークリッドの互除法」の理解を目指します。 1. ユークリッドの互除法とは ユークリッドの互除法は、2 つの整数 $a$, $b$ の最大公約数を効率よく求めるアルゴリズムです。本記事では $a$ と $b$
楕円同士の接触判定と衝突判定
ググっても出てこなかったので。 2つの楕円が接している（内接 or 外接）かどうか判定する方法についてです。ついでに衝突判定もできます。 衝突判定だけしたい方 以下で説明する方法でも判定自体はできますが、非常に非効率です。悪いことは言いません。GJK法などを使いましょう。凸同士なので簡単にできます。 どうしても接触を判定したい方 心して読み進めてください。 事の発端 まだそんなにバズってないけど宣伝していいらしいので． AI でも普通のプログラマーでもない優秀なプログラマーたる皆さんは，もちろん楕円が接するか判定する方法を知っていますよね？ 私は一昨日実装しました．各位の解法に興味があります．よろしくお願いいたします． — 青い楕円形のぜろ (@0_uda) October 4, 2022 もちろん楕円が接するか判定する方法を知っているので、書くことにしました。 楕円の表現方法 楕円とはい
Wordle のソルバー（Hard Mode 対応）を作りました
とても有名な Wordle というゲームがあります。隠された 5 文字の英単語をヒントを手がかりに見つけるゲームなのですが、最大 6 回までしか入力が許されていないため、4 回目を超えたあたりから緊張感につつまれるよく出来たゲームです。 以前 YouTube で「Wordle ソルバーを30分弱で作ってみた【JavaScript実況プログラミング】」という動画を発表し、そこの冒頭でゲームの解説をしておりますので、ご存知のない方はご覧になって頂ければと思います。 さて、上記の動画で簡単なソルバーを作ったのですが、それは単純なアルゴリズムで生成されたソルバーであり、Hard モードを 6 回以内に確実に解くことは出来ません。そこで上記の録画の後、必ず 6 回以内で解けるソルバーを作成しました。この記事では、ハードモード対応の 6 回以内で確実に解けるソルバーをどのように作ったかについてご紹介し
MeCab互換な形態素解析器Vibratoの高速化技法 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは、MeCab互換の形態素解析器Vibrato（ヴィブラ〰ト）を開発しています。プログラミング言語Rustで実装しており、高速に動作することが主な利点です。Vibratoはオープンソースソフトウェアとして以下のレポジトリで公開しています。 github.com 本記事では、Vibratoの技術仕様を解説します。以下のような方を読者として想定します。 自然言語処理の要素技術に興味のある方 データ構造・アルゴリズムに興味のある方 Rustでの自然言語処理に興味がある方 Vibratoについて 最小コスト法による形態素解析 単語ラティスの構築 最小コスト経路の計算 高速化の取り組み 辞書引きのキャッシュ効率化 実装での注意点 連接コスト参照のキャ
多腕バンディット問題に触れてみる - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社自社開発プロダクト「Rtoaster」のAI機能「conomi-optimize」にも考え方を利用したアルゴリズムが使われている、多腕バンディッド問題。今回のブログでは、多腕バンディッド問題の内容と基本的な解法についてご紹介します！ こんにちは、アナリティクスサービス部の小野川です。 今回は多腕バンディット問題と呼ばれる問題の内容とその基本的な解法についてご紹介したいと思います。 多腕バンディット問題概要 多腕バンディット問題とは強化学習に含まれるもので、複数の選択肢のなかからよりよい選択肢、つまりより報酬を得られやすい選択肢を選ぶという問題です。 ビジネス現場でもWeb広告最適化やレコメンドなどで活用しうるもので、活用範囲は幅広くあります。(実は弊社の製品であるRtoasterでもこ
世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門 - Qiita
はじめに 書籍化 本記事を元に ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門～木探索とメタヒューリスティクス という書籍を出版することになりました！ 本記事を読んで気になっていただけたらご購入をご検討いただけるとうれしいです！ この記事で得られる技術 ゲームルールに適した探索アルゴリズムを選択する ゲーム木探索をするのに適したクラス設計 主要なゲーム木探索アルゴリズムの実装 この記事の特徴 汎用アルゴリズムの実装例による他ゲームへの応用力と、実際に動作可能なサンプルコードによる具体的実装イメージの両視点でわかりやすくした（片方しか記載のない記事が多い） サンプルコード付き日本語記事がほぼないDUCTを解説している サンプルコードは印のついたメソッドを実装したクラスさえ書けば、アルゴリズム部分を変更せずそのまま他のゲームで動作可能になっている この記事で扱わない関連技術 探索の高速化 多様性の確保
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+ #探索速度の根本的な改善のために、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
6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
Rustでネコチャンを点描する
この記事はLivesense Advent Calendar 2021の15日目の記事です。 先日こんなツイートを見かけました。 ネコチャン！ カワイイ！ いやぁ、可愛いですね。これを見たとき、ぜひ自分でも実装してみたいと思いました。なんといってもネコチャンの柔らかい輪郭とゆるゆる動く点描の相性がとても良いので。 それで、この論文を見つけたわけですがこちらを見る限り、鍵となるアイデア自体はそこまで複雑なものではないようで、これならできるかも？ とか思っていたわけです。 もともとのアルゴリズムはこちらのリファレンス実装にある通り、GPUを利用して計算されるもので、ちょっと大変なのですが、今回はGPUを使わずにエッセンスを再現してみようと思います。そのために動画の処理は諦め、静止画の変換処理を近似的に再現します。 （一応付言しておくと、上述の論文をヒントに似ているけれど全然別のアルゴリズムを実
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
