マッタリプログラミング日誌

新しいアルゴリズムを動作させて、新旧のアルゴリズムでどのような差が出るかを確認しています。門前の牌効率は割とよくなった印象があるのですが、鳴き判断が謎な感じがしてます。

特に、(副露メンツ)(副露メンツ)３４①③二九九　のような感じの手牌で九をポンするような頭が無くなる哭きをするのが気になっています。

平場の子だとして、この局面鳴きますか？スルーしますか？
ドラが絡まない場合はどうでしょうか。
コメントください。＞雀力に自信ある方

　ネット麻雀とかネット将棋では強さを表す指標値として使われているレート(イロレーティング）について前から少し疑問を持っていました。

　その疑問とは、休日ばかりプレイするユーザや、平日ばかりプレイするユーザ等、生活スタイルの違いでユーザが時間帯毎にグループ化されていて、平日の方が強いユーザが集まってて、休日にプレイしたほうがレート的に得とか（あるいはその逆）が有るんじゃないかということです。

　ちゃんと調べたデータを見たことがなかったので、将棋倶楽部２４をサンプルにちょっと調べてみました。
　現在、将棋倶楽部２４に将皇というソフトが常駐していて、ユーザの挑戦を２４時間いつでも受けられるようになってます。このソフトの1600局のデータを基に、平日の安定Rと休日の安定Rの違いを集計した結果、以下のようになりました。

将皇Lv2のトータル安定R（信頼区間95%)
　　　　889(870～908)

将皇Lv2の土、日の安定R
　　　　940(902～978)

将皇Lv2の月～金の安定R
　　　　871(849～893)

将棋倶楽部２４では、１５０レート差があると１級あがりますので、0.5級弱程休日にプレイした方がレート的に得、という結果が出ました。

休日だけプレイしてるユーザより、平日も日常的にプレイしてるユーザの方が強いってことなのかもしれません。

2012/9/9 追記：どうも向聴押しのことろがバグってる気がしてきました。もう一度データ取り直します。

押し引きの検証目的で、以下の４人のプレイヤーで１万試合対戦させてみた。

プレイヤー１　通常の押し引きアルゴリズム
プレイヤー２　立直に対して聴牌なら押し、不聴ならベタオリ（哭き仕掛けに対してはゼンツ）
プレイヤー３　立直に対して聴牌か一向聴なら押し、不聴ならベタオリ（哭き仕掛けに対してはゼンツ）
プレイヤー４　常にゼンツ

結果は以下。

押し引き以外は同じアルゴリズムだけど成績に結構な差がでた。別件の検証で、牌効率のアルゴリズムを変えて検証したケースもあるけど、これほど平均順位に差が出たことはない。それだけ麻雀で押し引きが大事だということだろう。

そして、想像以上にシャンテン押しが弱い。

通常アルゴリズムは、一向聴でも押すシーンが多いけど、和了点数を見て押してること、鳴きに対しても降りてること、単純な押し引きだけでなく回しうち気味に打つこともあるなどもありやっぱり相当に良い成績になってる。

アンケートの回答数がそこそこ集まりましたので集計してみました。
一部カンタンですが紹介します。
Q1: まったり麻雀をどこで知ったか

アンケートでは、麻雀関係サイトが圧倒的に多い結果となっています。ちなみに、ダウンロードサイトのログのリンク元集計ではソフト紹介ソフトが一番多い結果となっています。ここら辺の差は面白いところだと思います。ソフト紹介サイトで知った人は一見さんが多く、わざわざアンケートに答えてくれるような人にはディープな人が多いのかもしれません。

Q2:ルールについて

以前nifty投票でアンケートをとったときは東風戦好きと東南戦好きはほぼ互角でしたが、今回のアンケートでは圧倒的に東南戦が多いという結果になりました。デフォルトのルールが赤あり東南戦なのでその影響かもしれませんし、アンケートに答えてくれた人には、ネット麻雀天鳳のプレイヤーが多いのでそちらの影響かもしれません。

アンケートは引き続き募集してますのでよろしくお願いします。

この週末、仕掛けている相手の点数の統計データを条件別に分けて集計し、思考アルゴリズムに組み込もうとしていろいろ作業を進めてきた。けれど、パターン数が膨大になりすぎて、メモリを食い過ぎてしまうことが判明。32bitＯＳで利用できる最大までメモリを積んでるマシンなら問題なく動作するけれど、さすがにそれはやりすぎだろう。残念ながらボツにするしかなさそう。仕方ないのでもう少し簡易的な分類にすることにする。

天鳳の牌譜解析ツールのメイン部分が出来たので、まずは立直ツモの和了点数分布を親子で分けて集計を取ってみた。ちなみに、元のデータは、鳳凰卓の赤ありルールの約２７万試合分のデータ。

上記の表を飜数毎にまとめて正規化して棒グラフにしたのが、以下。

同様に符について棒グラフにしてみたのが以下。

案の定、親の方が飜数的に低い点数分布となっている。一方で符については親と子でほとんど差がない。
ということは、親子の和了点数分布の差は、良計平和ＶＳ愚計三色同順のような、高さと速さの打牌選択の差では無くて、立直かダマか、或いは押し引きの差によって生まれてるのではないかと思うけど、どうだろう。

追記：符の差がないことで、高さと速さの打牌選択の差がないとするのは、さすがに論理が飛躍しすぎ。ロンの場合、結構差がある。

ゲーム進行部、ＧＵＩ部の赤ドラ関連の修正が終了。
この作業の過程で多くのバグを見つけてちょっと不安になったんで、次はバグや内部矛盾チェックの作業をやることにする。
それが終わったら、いよいよ、思考アルゴリズムの組み込み作業に取り掛かる。

科学する麻雀に、場に見えている牌の枚数を考慮に入れると却って誤差が増えるというような趣旨の記述があった。まったり麻雀では捨てパイの枚数を意識してる。よくよく調べないで、そういうものなのかと鵜呑みにしてたが、

気になったので集計してみた。山牌（ツモ山＋王牌）に残っている特定の牌の枚数の予測を
単純に以下の計算で予測する
パターン１）残り枚数から単純に予測する場合
場に見えていない枚数×山牌の枚数÷（他家のクローズドな枚数＋山牌の枚数）とした、
パターン２）残り枚数を意識せずに予測する場合
1÷34×山牌の枚数

そして、平均誤差を以下の式としてどっちが誤差が小さいか比較してみた
Σ（予測した枚数－実際の枚数）の二乗／データ数

結果的には、枚数を意識したほうが誤差は小さかった。
手牌の構成とか無視した単純な残り枚数考慮でも、まったく数えないよりはマシみたい。科学する麻雀はどういった方法で枚数を無視したほうが誤差が少ないと判断したんだろう。

＊＊＊

本当はとつげき東北さんがやったようなモンテカルロ法をつかった山読みがベストなのだろうと思うけど、個人的感情としてモンテカルロ法は好きじゃない。

まほ公さんがやってた対象牌（とその周辺の牌）が場に見えている枚数と山に残っている枚数の関係を統計データとって残り枚数の予測をする方法を採用するつもり。

先日見つけたバグを修正して5300試合比較したが、それでも古いアルゴリズム方がRで40ほど強い。
何が原因なのか、まだバグがあうのかもう少し調べる。
それと熱出した。ここ２，３年やたら体壊すようになったな。

ガキの頃から体弱いほうだし、もう若くはないけど、それにしても最近はひどい状態。

デュプリケートモード1700試合程プレイさせて比較してみたけど、どうも古いアルゴリズムの方が強そうだ。

新しいアルゴリズムのほうが麻雀の仕組みをより忠実に再現してるはずなんだけど。
もう何が悪いのかさっぱり分からない。

個々の打牌の違う状況を目で見て確認しても、私程度の雀力では「どっちでそんなに違わないのでは？」という印象しかない。

新旧のアルゴリズムで、変えた部分は、以下の３箇所。

1)牌効率（ロンの扱い、他家挙動、七対子）
2)孤立牌評価
3)押し引き判断

なにがわるいのかパーツ毎に比較してみた。

牌効率部

まずは、全ツッパにしてみて牌効率だけ新旧アルゴリズムで比較したが、
それでも旧アルゴリズムが強い。

理屈からいって旧アルゴリズムのほうが他家の和了を警戒してる分、
早い手をつくるはずなんだけどなぜかそうならない。
ロンの扱いも新アルゴリズムの方が正確なはずなんだけど……

＝＞七対子のとの統合に問題があるのかもしれない。
ロンの扱いについて調査する方法を考える必要がある？
七対子の意識下げてみる？
対子なしルールモードを付くって新旧比較してみる？

孤立牌評価部

孤立牌の比較もやってみたけど、これも旧アルゴリズムの方が強い。
ウーン。
これもどう考えても新アルゴリズムの方が効率がよいはずなんだけど……

＝＞危険牌を無駄に抱えすぎてるってことなんだろうか……
順目がすすんできたら、手替わりの広さより安全を重視するように修正してみる？

押し引き部
まだ未評価だがこれも古いほうがよいようだが、よくわからない。
ただこれはデータの修正で微調整が効くはず。