ComputerGo

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Inhaltsverzeichnis

Computer-Go am HPI

Ideensammlung zum Computer-Go-Seminar des HPI

ToDos

  • 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

Ideenecke

(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)

Eckpunkte

Bot-Name

  • Pingoin
  • Golem!
  • God/Got/Gott (muss man sich nur noch ausdenken wofür das angeblich stehen sollen)
  • PoGo (Potsdam Go :P)
  • Stoned

Teilnehmer

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)

Aufbau (Ideen)

  • 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...

Literatur

(Auszug aus den Veröffentlichungen der letzten Jahre)

Monte Carlo Tree Search (1.Vortrag)

Patterns und statische Evaluationsfunktionen (2.Vortrag)

Parallelisierung (3.Vortrag)

Other

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