16、国际象棋战术识别与引擎性能评估

国际象棋战术识别与引擎性能评估

在国际象棋的研究领域，有两个关键方向备受关注：一是解决游戏本身，二是利用启发式方法实现强大的对弈能力。本文将围绕自动识别相似国际象棋战术以及评估 Leela Chess Zero 在残局中的表现展开探讨。

自动识别相似国际象棋战术

在自动识别相似国际象棋战术的研究中，采用了一系列实验来验证方法的有效性。
- 实验方法
- 首先构建索引，使用每对问题的简化版本。然后对索引进行查询，记录匹配位置在结果中的排名，并计算匹配位置作为顶级结果或在前 N 个结果中出现的频率。
- 测试了不同特征子集的搜索准确性，包括所有静态特征、所有动态特征以及所有特征的组合。所有运行使用默认的 BM25 参数（k1 = 1.2 和 b = 0.75），并且所有包含的特征集权重相等。
- 实验结果
| 特征集 | top - 1 | top - 5 | top - 10 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 所有静态特征 | 0.252 | 0.370 | 0.433 |
| 所有动态特征 | 0.418 | 0.652 | 0.761 |
| 所有特征 | 0.481 | 0.736 | 0.814 |

从结果可以看出，仅使用静态或动态特征都不能得到最佳结果。当静态和动态特征结合使用时，结果有显著改善，这表明每种特征集涵盖了战术的不同方面，在确定相似性时需要同时考虑。

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