17、国际象棋残局的性能分析与压缩技术探索

国际象棋残局的性能分析与压缩技术探索

1. 不同决策深度下的性能表现

在国际象棋的研究中，我们通过实验来衡量不同决策深度下的错误率。实验评估了原始策略（raw policy）和使用强网络的 MCTS - 400。结果如图 1 所示，与原始策略不同，MCTS - 400 仅在较高决策深度时才会犯错。搜索能够完全纠正所有浅决策深度下的策略错误。在较高深度时，仍存在一些错误，但决策深度和错误率之间没有简单的关系。

决策深度	原始策略错误率	MCTS - 400 错误率
浅深度	有错误，可被搜索纠正	基本无错误
高深度	有错误	有错误，无简单关系

同时，图 2 展示了每个决策深度下的样本大小与原始网络错误率之间的关系。在 KQkr 表库中，每个点对应特定决策深度的所有局面。其他四棋子表库的结果类似，给定深度下的局面越少，错误越多。MCTS - 400 的相关结果表明，该引擎仅在较高决策深度的局面中犯错。搜索通常可以解决浅决策深度的局面，而不受策略准确性的影响。

graph LR
    A[决策深度] --> B[样本大小]
    A --> C[错误率]