MTD(f)の性能

　まずは昨日書いたαβでの反復深化を実装。MTD(f)も反復深化ありなので、ほぼ同じ条件で比較してみました。

　序盤でテストしてるとほとんど差がなかったんですが、ほぼランダムに生成した下の局面でテストするとMTD(f)はαβの約10倍の速度。

　正確に書くとNPSはほぼ同じで探索局面は1/10になっていました。

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|v香|^と|___|___|___|___|^圭|___|v歩|
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|___|___|^と|^圭|v歩|___|___|v王|v香|
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|v歩|___|___|___|v馬|___|___|___|v桂|
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|^銀|___|^金|___|___|___|___|v歩|___|
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|___|___|v歩|v歩|v龍|v歩|___|___|___|
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|___|v歩|^歩|___|___|v金|^歩|___|^飛|
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|^歩|___|^角|___|___|^歩|___|___|^銀|
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|^王|___|___|v全|^金|___|v歩|___|^香|
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|^香|^桂|___|___|^銀|___|___|___|___|
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歩,桂,香,銀,金,角,飛
 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
手番 : 先手
手数 ： 190

　あー、要するにアレか、MTD(f)は「簡単な局面を高速に読める」んじゃなくて「複雑な局面でもあんまり遅くならない」って考えた方がいいのかな。

　あと、MTD(f)にキラームーブを実装してみましたが、これはほぼ効果なし。NPSは微増するもののmpnが大きくなって、プラマイゼロぐらいでした。

　つー訳で学習にはMTD(f)を使うことにして一晩動かしてみます。