Zweistein: A Dynamic Programming Evaluation Function for Einstein Würfelt Nicht!

要約

このペーパーでは、アインシュタインw \ ‘urfelt nichtの動的プログラミング評価機能であるZweisteinを紹介します！
（EWN）。
Zweisteinは、人間の知識に頼って評価機能を作成する代わりに、パラメーターチューニングの必要性を排除するデータ中心のアプローチを使用します。
アイデアは、すべてのピースの角までの距離を記録するベクトルを使用することです。
この距離ベクトルは、EWNの本質をキャプチャします。
多くの従来のEWN評価機能を上回るだけでなく、TCGA 2023コンペティションで1位になりました。

要約(オリジナル)

This paper introduces Zweistein, a dynamic programming evaluation function for Einstein W\’urfelt Nicht! (EWN). Instead of relying on human knowledge to craft an evaluation function, Zweistein uses a data-centric approach that eliminates the need for parameter tuning. The idea is to use a vector recording the distance to the corner of all pieces. This distance vector captures the essence of EWN. It not only outperforms many traditional EWN evaluation functions but also won first place in the TCGA 2023 competition.

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