AG Schachprogrammierung FUSC# Stand: Mai 2004 FUSC#-Projektgruppe d4c4 a5a6 30%50% 40%20% e4 60%

AG SchachprogrammierungFUSC#Stand: Mai 2004

FUSC#-Projektgruppe

30%50%

40% 20%

Schachprogrammier AG

Inhalt

Überblick

Gründung der AG Schachprogrammierung

Wie sieht das Innenleben eines Schachmotor aus ° Brettdarstellung ° Evaluation ° Algorithmen ° Mensch versus Maschine ° Eröffnungsbücher ° UCI-Protokoll

weitere Projekt-Planung

Mai 2004

Gründung der AGSchachprogrammierung Brettrepräsentation Evaluation Algorithmen Mensch versus Maschine Eröffnungsbücher UCI/WinBoard weitere Planung

Gründung der AG

Gründung der Projektgruppe C#, OpenSourceDebütversion (V 1.03) Ruhesuche, Killermoves, Hashtables, Heuristiken, iterative Suche, PVInternetdebüt (V 1.06) Transparenz, Stellungsbewertungerstes offizielles Internet-Turnier erster Sieg, 7te von 8 EnginesLange Nacht der Wissenschaften (V 1.07) Klassendiagramm, Dokumentation, Experimente mit Neuronalen NetzenFusch spielt bei schach.de (V 1.09) rating 1800-1900zweites offizielles Internet-Turnier (V 1.10) buggi, 21ter von 23

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

Mai 2004

Turnier-Tabelle:1.Dauth, Benjamin 2290 2.Düster, Christian 2100 3.Domingo, Miguel 2038 4.Lane, Robin 13005.Steffen, Rico 19716.Kuprat, Thomas 19757.Burghardt, Michael 19758.Martin, Mario 19009.Trösch, Thomas 216610.FUSC# V1.07 140011.Kärcher, David 136812.Minski, Martin 202413.Rauch, Felix 135014.Schaller, Peter 175015.Wölter, Ulrich 130016.Remmo, Abdulrahim 1300

Gründung der AG

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

Mai 2004

Pseudonym :)

Gründung der AG

Gründung der Projektgruppe C#, OpenSourceDebütversion (V 1.03) Ruhesuche, Killermoves, Hashtables, Heuristiken, iterative Suche, PVInternetdebüt (V 1.06) Transparenz, Stellungsbewertungerstes offizielles Internet-Turnier erster Sieg, 7te von 8 EnginesLange Nacht der Wissenschaften (V 1.07) Klassendiagramm, Dokumentation, Experimente mit Neuronalen NetzenFusch spielt bei schach.de (V 1.09) rating 1800-1900zweites offizielles Internet-Turnier buggy, 21ter von 23

14.Oktober 2002

1.März 2003

1.Juni 2003

11.Juni 2003

14.Juni 2003

20.September 2003

Januar 2004

Mai 2004

Gründung der AG

Mai 2004

Turnier-Tabelle:1 Matheus 2.3

2 Drunken Master 1.0

3 BigLion 2.23k

4 DelphiMax 2.8

5 Asterisk 0.4b

6 Madeleine 0.2

7 Taktix 2.23k

8 WJChess 1.52

9 EnginMax 5.11c

10 KKFChess 2.6.2

11 Aice 0.64

12 Celes 0.77c

13 ChessAlex 1.2b7

14 Simontacchi 1.81a

15 Silke 1.2.1209

16 Alfil v403.1

17 Polar Engine 1.3

18 Gaia 1.1

19 Piranha 0.5

20 Eagle 0.2.7c

21 FUSC# v1.10

22 Cassandre 0.24

23 Trex 1.8.5

Projektgruppe

Homepage http://page.mi.fu-berlin.de/~fusch/

Mitgliedschaft Eintragen in die Mailingliste und zu den Treffen erscheinen (kleiner Vortrag)

aktive Mitglieder:

Maro Bader, Andre Rauschenbach, Johannes Buchner, Andreas Gropp, Christian Düster (HU), Falko Krause, Christian Ehrlich, Ben-Fillippo Krippendorff und Marco Block

Mai 2004

Projektgruppe

Sourcecode http://page.mi.fu-berlin.de/~fusch/

- integriertes CVS

- Gruppe schachs

- Tutorial online

Mai 2004pageant

Projektgruppe

Arbeitsumgebung auf dem Maniac-Server bereitgestellt

- MS Visual Studio 2002

- .NET V1.0

Mai 2004

Schachprogrammierung

Brettrepräsentation

010011011001 ...

Zuggenerator

Stellungsbewertung

MaterialZentrierung der Figurenoffene Linienoffene DiagonalenLäuferpaarVorpostenFianchettierungRochadeEntwicklung ...

Eröffnungs-Datenbank

Mai 2004

Zugwahlalgorithmen

8x8 Board

Mai 2004

-4 -2 -3 -5 -6 -3 -2 -4

-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1

4 2 3 5 6 3 2 4

8x8-Brettdarstellung

Brettmatrix durchlaufen

Figur identifizieren

mögliche Zugfelder betrachten und Regelsatz befolgen

wenn Zug gültig in Zugliste speichern

Brettrepräsentation

010011011001 ...

Zuggenerator

BitBoards

• Idee: 64-bit-Variablen 64 Schachfelder !

• „bitboards“ zur Brettdarstellung• „1“ bedeutet: Feld belegt• „0“ bedeutet: Feld frei• für jeden Figurentyp eigenes

„bitboard“ als Representation• AND, OR Operationen etc. zur

schnellen, quasi „parallelen“ Zuggenerierung

• Ausblick: potentiell mehr Schachwissen in bitboards integrieren (z.B. „Züge in die Nähe des Königs“)

#7 #6 #5 #4 #3 #2 #1 #0 Bit/Byte

a8 b8 c8 d8 e8 f8 g8 h8 #7

a7 b7 c7 d7 e7 f7 g7 h7 #6

a6 b6 c6 d6 e6 f6 g6 h6 #5

a5 b5 c5 d5 e5 f5 g5 h5 #4

a4 b4 c4 d4 e4 f4 g4 h4 #3

a3 b3 c3 d3 e3 f3 g3 h3 #2

a2 b2 c2 d2 e2 f2 g2 h2 #1

a1 b1 c1 d1 e1 f1 g1 h1 #0

Das Brett in Bitboard-Darstellung

Mai 2004

BitBoards

Beispiel:

Springerzüge[d3] & gegnerischeBauern 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00101000 00000000 00000000 01000100 & 00000000 => 00000000 000X0000 00000000 000X0000 01000100 11111111 01000100 00101000 00000000 00000000

Konkret:• Idee: schon im voraus z.B. „alle

möglichen Springerzüge von Feld d3“ berechnen und in einem bitboard abspeichern

• „Springerzüge[d3] & freieFelder“

• Erweiterung: „ Springerzüge[d3] & gegnerischeFiguren“ erzeugt Schlagzüge

• Problem: die bitboard-Darstellung eignet sich für die „ziehenden“ Figurentypen (Dame, Turm, Läufer) nur bedingt

Mai 2004

Rotated BitBoards

• Idee 1: für „ziehende“ Figuren alle möglichen Züge in Abhängigkeit vom Aussehen der jeweilig relevanten Linie/Diagonale schon vorher berechnen

• Idee 2: dafür „gedrehte“ Brettdarstellungen als „rotated bitboards“ speichern, so dass die Linie/Diagonalen dort sequentiell in einem byte vorliegen

#7 #6 #5 #4 #3 #2 #1 #0 Bit/Byte

a8 a7 a6 a5 a4 a3 a2 a1 #7

b8 b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 #6

c8 c7 c6 c5 c4 c3 c2 c1 #5

d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1 #4

e8 e7 e6 e5 e4 e3 e2 e1 #3

f8 f7 f6 f5 f4 f3 f2 f1 #2

g8 g7 g6 g5 g4 g3 g2 g1 #1

h8 h7 h6 h5 h4 h3 h2 h1 #0

Die um 90° gedrehte Brett-Darstellung

Mai 2004

Fuschboards

Mai 2004

Evaluation

Mai 2004

Stellungsbewertung

MaterialZentrierung der Figurenoffene Linienoffene DiagonalenLäuferpaarVorpostenFianchettierungRochadeEntwicklung ...

Nur eine Stellung, ohne Schach- und Schlagzügekann positionell bewertet werden (->Ruhesuche).

Faktoren werden nacheinander identifiziert, bewertet(relativ zum Wert eines Bauern) und aufsummiert.

dynamische Faktoren - Entwicklung - Koordination - Figurendruck - schlechtstehende Figuren

statische Faktoren - Material - Mobilität - gute/schlechte Figuren - starke/schwache Felder - Raum - Königsstellung - offene Linien/Diagonalen - Läuferpaar - Vorposten - Rochade - Bauernstruktur - Läufer gegen Springer - ...

Material

Mai 2004

Weiss Schwarz

pmnvltrwq

pmnvv:ltrwqk

Material - Figurenbewertungen (weisse Figurensumme - schwarze) - verwendeten Daten von Kasparov vorgeschlagen

Mobilität

Mai 2004

Mobilität - Figuren stehen besser, wenn sie mehr Zugmöglichkeiten haben - Problem: Dame besondere Rolle

Bauernqualität

Mai 2004

Beispiel: Bauer

Freibauer + 1.0

gedeckt 0.1

isoliert - 0.5

Doppelbauer - 0.5

rückständig - 0.5

zentral + 0.1

3.67.4

2x1.0 +

Weiss Schwarz

4x0.1 +

2x0.1 -

1x0.5 -

0x0.5 -

0x1.0 +

3x0.1 +

3x0.1 -

3x0.5 -

1x0.5 -

1x0.5 - 1x0.5 -

2x0.1 + 1x0.1 +

6x1.0 6x1.0

Was sind die genauen Werte?

Algorithmen

Grundlagen - Spieltheorie: Schach ist Zwei-Personen-Nullsummen-Spiel - Nullsumme: „Was der eine gewinnt, verliert der andere“ - Spielbaum: Knoten = Position, Kante = möglicher Zug

Spielbaum:

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Knoten

Zugwahlalgorithmen

Mai 2004

Brute-Force-Methode

Erster Ansatz (Shannon-A-Strategie oder Brute-Force) - Alle legalen Züge einer Position verfolgen - Tiefensuche bis zu einer vorgegebenen festen Suchtiefe - Bewertung an den Endpositionen (Blättern) - Positive/negative Werte: Vorteile für Weiß/Schwarz - Minimax-Idee: W wählt Zug mit maximaler Bewertung, S wählt Zug mit minimaler Bewertung (jeweils bester Zug)

Mai 2004

Brute-Force-Methode

Mai 2004

Brute-Force-Methode

Mai 2004

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Brute-Force-Methode

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

Brute-Force-Methode

Mai 2004

-8 -5 3 -12 7 3 28 -4 17

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Bewertungsroutine an den Blättern

Brute-Force-Methode

-8 -5 3 -12 7 3 28 -4 17

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

Brute-Force-Methode

-8 -5 3 -12 7 3 28 -4 17

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

Brute-Force-Methode

-8 -5 3 -12 7 3 28 -4 17

-8 -12 -4

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

Brute-Force-Methode

-8 -5 3

-12 7 3 28 -4 17

-8 -12 -4

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

Jede Partei spielt immerden für sich besten Zug.

Alpha-Beta-Algorithmus

Verbesserung (Alpha-Beta) - Problem: bei geringer Suchtiefe enorm große Knotenzahl (z.B. bei Suchtiefe 5 etwa 102 Mill. Knoten zu durchlaufen) - #innere Knoten << #Blätter (Bewertungsroutine nötig!) - deutliche Verbesserung: Alpha-Beta-Algorithmus - Idee: Erzeugung aller Stellungen nicht notwendig - Abschneiden von bestimmten unwichtigen Ästen des Baums - Alpha/Beta sind minimale/maximale Werte einer Tiefe

Mai 2004

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

-8 -5 3

W am Zug

S am Zug

W am Zug

[ MinWert , MaxWert ]

Mai 2004

-8 -5 3

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Alpha = - 8 [ MinWert , MaxWert ]

Mai 2004

-8 -5 3

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Alpha = - 8 [ - 8 , MaxWert ]

Mai 2004

-8 -5 3 -12

W am Zug

S am Zug

W am Zug

Mai 2004

-8 -5 3 -12

-8 -12

W am Zug

S am Zug

W am Zug

< - 8 !

-8 -5 3 -12 28 17 -9

-8 -12 -9

W am Zug

S am Zug

W am Zug

< - 8 !

Mai 2004

-8 -5 3

-12 28 17 -9

-8 -12 -9

W am Zug

S am Zug

W am Zug

< - 8 !

Mai 2004

Zugsortierung

Weitere Verbesserung (Zugsortierung) - Komplexität von Alpha-Beta + schlechtester Fall: Baum gleich wie Brute-Force (n Positionen) + bester Fall: nur noch √n Positionen zu berechnen - Bester Fall: beste Züge jeweils immer zuerst berechnen - Deshalb: Zugsortierung von immenser Bedeutung - Ideen zur Zugsortierung: + iterative Suche + Hauptvariante + Transpositions-, Killerzug- bzw. Historytabelle

Mai 2004

Zugsortierung

Mai 2004

Zugsortierung

Mai 2004

Zugsortierung

-8 -5 3

28 -4 17

Schlechter Fall:

28 -4 17

Bester Fall:

< - 4 !

Mai 2004

Zugsortierung

-8 -5 3

28 -4 17

Schlechter Fall:

28 -4 17

-8 -5 3

Bester Fall:

< - 4 !

Mai 2004

Selektivite Verfahren

Voraussagendes Abschneiden (Forward Pruning) - bisherige Verfahren -> Ergebnis wie Brute-Force - Jetzt: Heuristiken suchen, die Züge / Äste abschneiden - Problem: gute Zügen können übersehen werden - Gute Heuristik: Kleines Risiko hoher Gewinn (weniger Knoten) - Erster Ansatz: Shannon-B-Strategie + Vorauswahl auf sinnvolle Züge in jeder Ebene + forcierte Varianten so tief wie möglich verfolgen + keine Bewertung bei möglichen Schlagzügen - Vorauswahl auf einige der möglichen Züge (wie der Mensch) schwierig, aber Sortierung sinnvoll (Alpha-Beta-Verfahren) - Zweite Idee nennt sich Ruhesuche: + Bewertung nicht stabil (z.B. nächster Zug verliert die Dame) + Ruchesuche ist normale Suche, aber nur Schlagzüge betrachtet + #Schlagzüge << #aller Züge (degeneriert nicht zu Suche!)

Mai 2004

Ruhesuche

Mai 2004

Nullmove-Pruning

„Nichts-Tun“-Strategie - Mächtiges selektives Werkzeug ist Nullzug-Heuristik - Idee: Vor normalen Zügen wird ein Nullzug ausgeführt - Gegner macht so zwei Züge hintereinander (großer Vorteil) - Schlechte Züge sind damit schnell widerlegbar, da trotz doppeltem Zug nicht bester Zug (außerhalb des Fensters) - Selektivität, da nicht volle Suchtiefe bei Nullzug (z.B. t-2) - Nullzüge dürfen nicht gemacht werden, wenn: + Zugzwang-Stellungen (selten: Zugrecht unvorteilhaft) + Zwei Nullzüge hintereinander (Situation vor Nullzug gleich) + Position ist im Schach (Gegner könnte König schlagen) - Ergebnis: Programm kann bis zu 2 Halbzüge tiefer rechnen!!

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

Nullmove-Pruning

Mai 2004

„Nichts-Tun“-Strategie

Mai 2004

FUSC#-Algorithmen

Algorithmen in FUSC# (aktueller Stand) - iterative Alpha-Beta-Suche - Zugsortierung via Hauptvariante, Killertabelle und Historytabelle (Experimente mit verschiedenen Parametern) - Verschiedene Varianten von Transpositionstabellen - Selektivität: Ruhesuche, „Razoring“ - Nullzug-Heuristik mit verschiedenen Parametern

Algorithmen in FUSC# (in Planung) - Verbesserung der Sortierung („Zugbewertung“) - Andere Heuristiken zur „Verschlankung“ des Baumes - Langfristig: Umsetzung eines Plans im Schach

Mai 2004

Mensch versus Maschine

Warten auf Fehler

des Gegners Plan fassen

Gewinnstrategien im Schach

Mai 2004

Plan im Schach

- Unterschied zwischen Hobby- und Vereinsspieler

- Unterschied Taktik und Strategie

langfristige Planung des Spielverlaufes

Kombinationen

Mai 2004

Allgemeine Pläne

- generelle Pläne

- Flügel vs Zentrum- Unterschiedliche Rochaden- ...

- Bauernschwächen ausnutzen- Figuren besser stellen- „schlechte“ Figuren abtauschen- ...

- spezielle /kurzfristige Pläne

Mai 2004

Beispiele

• spezieller Plan • genereller Plan

Mai 2004

Wie erstellt man einen Plan

Beurteilung der Stellung

Eigenarten (Schwächen/Stärken)

Mögliche Pläne erfassen

Entscheidung für einen Plan

Mai 2004

Brute-Force vs Intuition

Computer

+ keine taktischen Fehler im Berechnungshorizont

- begrenzter Horizont- Figuren werden bestmöglich positioniert

Mensch

+ Intuition und Erfahrung+ Selektive Suche+ keinen beschränkten Horizont

- macht Fehler- Konzentration

Mai 2004

Eröffnungsbücher

EröffnungsDatenbankSchachwissen aus mindestens 1500 Jahren steht zur Verfügung.

Ziel ist eine evolutionäre Eröffnungsdatenbank. Pfade werden aktualisiert, das Programm „lernt“ schlechte, bzw. gut Wege.

e4 d4 c4

e5 c5 e6statisch

dynamisch

e4 d4 c4

e5 c5 e6 a5 a6

70% 30%50%

90% 70%

50% 40% 20%

Mai 2004

Eröffnungsbücher

EröffnungsDatenbankFUSC#-EvoBook

Mai 2004

- bla Idee: Hashtabelle bla bla bla

ZIEL: verteiltes FUSC#-EvoBook

- bla Idee: Hashtabelle bla bla bla

UCI/WinBoard

Mai 2004

UCI-Protokoll -> Kommunikation mit GUI

Fritzoberfläche

Schachmotor

Konsole

UCI/WinBoard

Mai 2004

UCI-Protokoll (Beispiel)

uciid name Shredder 5id author Stefan MKoption name Hash type spin default 1 min 1 max 128option name NalimovPath type string name c:\option name NalimovCache type spin default 1 min 1 max 32option name Nullmove type check default trueoption name Style type combo default Normal var Solid var Normal var Riskyucioksetoption name Hash value 32setoption name NalimovCache value 1setoption name NalimovPath value d:\tb;c\tbisreadyreadyokposition startpos moves e2e4 e7e5go infiniteinfo depth 1 seldepth 0info score cp 13 depth 1 nodes 13 time 15 pv f1b5 info depth 2 seldepth 2info nps 15937info score cp 14 depth 2 nodes 255 time 15 pv f1c4 f8c5 info depth 2 seldepth 7 nodes 255info depth 3 seldepth 7info nps 26437info score cp 20 depth 3 nodes 423 time 15 pv f1c4 g8f6 b1c3 info nps 41562....

stopbestmove g1f3 ponder d8f6

Forschungsideen

DarkFUSC# neue Engine

Stellungsklassifikation n-dimensionaler Raum, Planvorgabe

Der Plan im Schach Züge, die strategischen Plänen entsprechen, werden höher bewertet

Einsatz von Neuronalen Netzen Zugvorhersage, Planvorgabe, Stellungsbewertung

Reinforcement Learning Anpassung des Evaluationsvektors, Erlernen der Pläne

FUSCH goes to Linux/Handy Portierung nach Linux mit mono

Mai 2004

Forschungsideen

Reinforcement Learning Anpassung des Evaluationsvektors

Mai 2004

vielen Dank fürs zuhören ...

Mai 2004

Hilfsfolie

Mai 2004

AG Schachprogrammierung FUSC# Stand: Mai 2004 FUSC#-Projektgruppe d4c4 a5a6 30%50% 40%20% e4 60%

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