Статическая оценка

Cтраница 3

Обнаружив, что вполне разумная статическая оценочная функция может неправильно оценивать некоторые позиции, мы, естественно, хотим попытаться найти способ так учесть статические оценки соседних позиций, чтобы исключить неудачные оценки. Если применить для оценки дерева игры описанный в предыдущем разделе минимаксный алгоритм, то удается устранить влияние небольшого числа ошибочных статических оценок при условии, что большинство статических оценок соседних вершин вполне надежно. [31]

Такое объединение требует создания новых оптимизаторов запросов, способных эффективно работать с федеративными базами данных ( 1000 и более узлов), взамен традиционных оптимизаторов, основанных на статических оценках. ИТ в таких системах допускает получение сначала грубого ответа на запрос с постепенным его совершенствованием вместо точного ответа после проведения долгих циклов обработки, получаемого в традиционных системах баз данных. [32]

Чтобы привести пример использования эвристики при нахождении статических оценок, представим себе, что вышеуказанная позиция появилась в процессе анализа при каком-то продолжении и что в начале этого продолжения машина уже потеряла пешку. Так как в этой позиции машина должна защищаться, шансы на возмещение пешки очень невелики. Следовательно, статическая оценка позиции не может быть выше, чем минус одна пешка. При минимаксном подходе этого, как правило, достаточно, чтобы прекратить дальнейшее рассмотрение варианта. [33]

Получившаяся позиция снова не мертвая. Теперь позиция мертвая в отношении материального баланса, и программа получает для первой компоненты статической оценки значение равенство. Этот ход не мешает движению пешек, поэтому статическая оценка со стороны контроля над центром оказывается приемлемой. Однако с точки зрения третьей цели - развитие фигур - позиция не является мертвой, так как белые выставили незащищенную фигуру. [34]

В общем случае это, конечно, невозможно без динамического анализа позиции. Однако во многих случаях можно догадаться, что статическая оценка позиции вряд ли надежна. Предположим, например, что для некоторого пути, ведущего от корня дерева игры к некоторой вершине, статические оценки позиций колеблются от весьма высоких до совершенно неблагоприятных. Это может быть в случае затянувшегося размена фигур в шахматах при статической оценочной функции, подсчитывающей главным образом число фигур у каждого игрока. Очевидно, что никакая статическая оценка на таком пути не может быть признана надежной; следует продвигаться вниз по дереву, пока статические оценки не стабилизируются. В нашем примере с шахматами можно ожидать, что это будет достигнуто, когда в течение нескольких ходов не будет взято ни одной фигуры. [35]

Имеется много способов ограничения поиска и получения рабочих оценок, но не существует алгоритмов, гарантирующих сходимость процесса поиска. Успех в сильной степени зависит от способности находить правильные статические оценки. Чем больше позиций мы можем правильно оценить без рассмотрения возможных продолжений, тем быстрее будет заканчиваться процесс поиска. Число правдоподобных ходов, требующих оценки, также имеет значение ( об этом говорилось выше в связи с программой Берн-стейна), но существует предел, ниже которого это число нельзя уменьшить. Пусть, например, позиция не является мертвой по отношению к материальному балансу и одна из фигур находится под ударом. Тогда машина может попробовать: а) взять атакующую фигуру; б) усилить защиту; в) вывести атакованную фигуру из-под удара; г) положиться на имеющуюся защиту; д) прикрыться другой фигурой; е) предпринять контратаку. [36]

В нашей программе, как и в других программах игры в шахматы, анализ предлагаемых ходов можно разделить на три части: исследование продолжений на некоторую глубину, нахождение статических оценок и получение рабочих оценок этих ходов. В конечной для каждого продолжения позиции вычисляется векторная оценка. Далее для получения рабочей оценки предложенного хода к этим конечным статическим оценкам применяется минимаксная процедура. [37]

После того как форма закона распределения выбрана, вычисляются лишь немногие числовые характеристики соответствующего теоретического распределения. При таком способе необходимые вычисления оказываются простыми, и сравнительно легко оценивается достоверность полученных характеристик. Следует, однако, отменить, что с помощью существующих методов статической оценки характеристик надежности ( см. гл. Обычно объем статистических данных об отказах аппаратуры сравнительно невелик. Поэтому для малоизученной аппаратуры обычно можно найти несколько теоретических распределений времени безотказной работы, которые не противоречат результатам экспериментов. Это ограничивает возможности использования теоретических законов распределения времени безотказной работы при определении мероприятий по повышению надежности элементов и систем. [38]

Позиция Ра оказывается не мертвой и для второй компоненты. Относительно третьей компоненты позиция Р3 является мертвой. Таким образом, исследование вариантов закончено, и все конечные позиции имеют статические оценки. Эта оценка присваивается РЗ. На этом анализ заканчивается. [39]

Однако, если порядок просмотра окажется удачным, то экономия может быть значительной. Было доказано, что в лучшем случае, когда самые сильные ходы всегда рассматриваются первыми, альфа-бета алгоритм вычисляет статические оценки только для N позиций. [40]

После проведения микро - и макрокинетических исследований химико-технологического процесса и его математической формализации осуществляют собственно математическое моделирование-процесса на ЭВМ. Коэффициенты уравнений математической модели процесса находят и корректируют непосредственно на укруп -, ненной опытной установке путем проведения специальных экспериментов. Для установления адекватности математической модели изучаемому химико-технологическому процессу используют экспериментальный метод нанесения возмущения или введения вещества ( индикатора) и исследуемый аппарат для получения кривой отклика, или переходной характеристики системы, описывающей ее-свойства, а также применяют статические оценки. [41]

Исследование продолжений основано на обобщении понятия мертвой позиции, введенного Тьюрингом. Статическая оценка для некоторой цели имеет смысл лишь в том случае, если позиция расценивается как мертвая в отношении этой цели, иначе говоря, если следующий ход не в состоянии сильно изменить эту компоненту статической оценки. Если нет, то генерируются ходы, которые оправданы в данной позиции и в то же время могут серьезно повлиять на статическую оценку данной цели. [42]

Возможное дерево игры. Полностью показан только один путь до низа дерева. Предполагается, что значения в кружках получены из анализа нижних уровней. [43]

Ведь Мин может ставить Максу ловушки, и, чтобы их избежать, Максу нужно смотреть вперед. Статическую оценку можно применять к позициям, лежащим глубоко в дереве и не являющимся заведомо выигрышными или проигрышными. [44]

Во-первых, исследуются возможные продолжения на некоторую глубину. Во-вторых, поскольку исследовать все продолжения вплоть до окончания партии невозможно, позиции, на которых заканчивается исследование, оцениваются исходя из расположения фигур на доске. Комбинируя затем эти статические оценки с помощью минимаксной процедуры, мы получаем рабочие оценки каждого возможного хода. В соответствии с этим выбирается ход с наибольшей рабочей оценкой. [45]

Страницы: 1 2 3 4