dbs

Dou Butsu Shogi JS

Javascriptでうごくどうぶつしょうぎです。開発者募集中です。

最終的にはUIをどうにかしたいです。

TODO（やりたいこと）

• 評価戻り値に終端局面フラグを付けたい。千日手局面をさらに読もうとしてしまう？
• Infinity局面の深化なし
• ハッシュ表を使ったαβ探索の高速化
• エンドゲーム問題（n手勝ちの有無を判定する）
• 詰めどうぶつしょうぎ（n手詰めの有無を判定する）
• ランダム局面生成と局面特徴の抽出による機械学習
• リファクタリング
  • 一部関数、定数のオブジェクト定義への移動

API

• dbs.html
  • showBan() UIにbanを反映する
  • mv(from, to, reverse) 指定手を現在局面に反映する
• dbs.core.js
  • new Hand(from, to, reverseFlag) fromからtoへ駒を移動する手を生成する。
    • reverseFlag(default false)が立っているとひよこがにわとりになる。
    • fromが-1以下なら持ち駒を打つ(-1先手ひよこ -3先手象...-6後手ひよこ...-10後手ライオン)
  • Hand.execute() Handの結果をglobalなbanに反映する。
  • new Banmen() 新規盤面を生成する
    • execute(hand) 手を実行した結果の盤面を返す
    • createLegalHands(isBlackTurn, isCheck) 現在局面で実行可能な手のリストを取得する。isCheckがtureであれば王手のみを探索する
    • checkEndGame() 決着局面判定する
• dbs.ai.js
  • AI AIの基底クラス。標準的な読みのアルゴリズムを搭載
    • execute(banmen, isBlackTurn) 局面を評価し最有力のHandを返す
    • evaluate(cban, isBlackTurn) 評価関数。具象クラスで実装。中立0、先手勝ちInfinity、後手勝ち-Infinityと定義。
    • memo 各手の評価メモ
  • MonteCarloAI(trials) 試行回数を指定してAIを生成する(1000ぐらいで十分収束する)
  • MonteCarloSpecial(maxDepth, trials) αβ探索に加え、評価関数としてモンテカルロ法を使ったものです。