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| | * Gabage Collection beim gegnerischen Zug | | * Gabage Collection beim gegnerischen Zug |
| | * eigener MCTS-Thread | | * eigener MCTS-Thread |
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| | === Bot-Name === | | === Bot-Name === |
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| | * Golem! | | * Golem! |
| | * God/Got/Gott (muss man sich nur noch ausdenken wofür das angeblich stehen sollen) | | * God/Got/Gott (muss man sich nur noch ausdenken wofür das angeblich stehen sollen) |
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| | ** '''Lars Wassermann''' | | ** '''Lars Wassermann''' |
| | ** '''Henning Klein''' | | ** '''Henning Klein''' |
| − | ** '''Andre Kunze'''
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| | ** '''Markus Behrens''' | | ** '''Markus Behrens''' |
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Aktuelle Version vom 17. Juni 2010, 09:12 Uhr
[Bearbeiten] Computer-Go am HPI
Ideensammlung zum Computer-Go-Seminar des HPI
- Eventuelle Kooperation mit BS-Lehrstuhl (Parallelisierung) ---> Dr. Martin von Löwis
- komplett kompilieren
- Baum (da real MCTS)
- weiterrechnen während der Gegner dran ist
- Performance Monitoring
- Gabage Collection beim gegnerischen Zug
- eigener MCTS-Thread
- Exception 2D-3D
(hier kann man kurze Ideen die man zum Seminar hat erstmal für alle lesbar zwischenspeichern)
- Auf den Systemen dann mindestens GnuGo installieren und die Schnittstelle implementieren um unseren Bot gegen GnuGo spielen zu lassen (GnuGo benutzt wohl kein MCTS sondern Alpha/Beta Suche und wird darum wohl gerne zum evaluieren von MCTS Bots genommen, da GnuGo ja unter Umständen auch bedeutend schneller spielt als menschliche Spieler)
- Nur ein Gedanke: JAPARA für Zufallszahlen... research needed
- Laut der Mailinglist ( siehe [1] ) bringen transposition tables bei Go wenig bis gar nix. (eher noch mehr Probleme)
- So nicht! Fuego mit 100.000 Simulationen/Zug (7-8k) gegen Martin (6k)
- Pingoin
- Golem!
- God/Got/Gott (muss man sich nur noch ausdenken wofür das angeblich stehen sollen)
- PoGo (Potsdam Go :P)
- Stoned
[Bearbeiten] mögliche Vertiefungsgebiete
- Monte Carlo Tree Search & co.
- dynamisches Komi
- UCT/RAVE und Freunde
- Parallelisierung (Thread / Cluster)
- Tsume Go
- direction of play
- statische Evaluationsfunktionen
- Kombination von verschiedenen Ansätzen (MCTS, direction of play, statische Evaluation...)
- Parameter Tuning
- Evaluieren des Players (menschliche / computer- Gegner)
- zuerst einführender Vortrag von Manju
- jede der Gruppen hält einen vertiefenden Vortrag über ein Thema (schon zu Beginn des Semester ---> Ausarbeitung vorher)
- Danach wird das Basisprinzip implementiert (MCTS), dies muss von allen umfassend verstanden werden (auch wenn nciht alle implementierne können)
- Aufteilung in Gruppen und arbeiten an einzelnen themen
- Bot spielt dann auf KGS etc...
(Auszug aus den Veröffentlichungen der letzten Jahre)
[Bearbeiten] Monte Carlo Tree Search (1.Vortrag)
[Bearbeiten] Patterns und statische Evaluationsfunktionen (2.Vortrag)
[Bearbeiten] Parallelisierung (3.Vortrag)