SVMを用いたヘテロジニアス合議
今構想中の多数決合議ではヘテロな（それぞれ異なる評価項目・パラメータを持つ）複数の評価関数を用いて、多数決で指し手を決めるって方式で検討中です。
ただ、合議サーバは多数決型だけではなく楽観型もありますので、もう少し違った方式も出来るのではないかと思います。
んで、ここからが本題。SVM*1を使って合議サーバを作れないかなというのがこのエントリーの主旨。
まず、SVMへの入力は「各クライアントの指し手」と「局面の特徴量*2」とし、出力は「何番目のクライアントの指し手を採用するか」とします。
で、GA将の自己対戦なりfloodgateなりの棋譜を大量に用意し、「局面P1でクライアントC1の指し手を採用したら勝った（正例）」「局面P2でクライアントC1の指し手を採用したら負けた（負例）」って感じでデータを集め、その結果からSVMの学習が出来なかな、と。
要するに、それぞれの評価関数ごとの得意・不得意な局面を予測出来る様に学習し、対局中の現局面で「一番得意そうなクライアント」の手を選択するってのを実現したいです。
…んで、ここまで書いてなんですが、こりゃ合議じゃないですね。特定クライアントの手を採用するなら、最初にクライアント（＝評価関数）を1つ選択し、そのクライアントだけが探索すれば済む話なんで。
あ、でも「中盤の一段落した局面で、クライアントC2とC7の指し手が一致したからそれを採用しよう」とかって判断も出来るはずなんで、それなら全クライアントが探索する意味もあるし、やっぱり合議の一種と考えても良いのかな？
まぁ、クライアント単体での学習が上手く行ってないんで、今から合議の事を考えても無意味ですが、一応検討中と言う事で。
*2:例えば盤上の駒の配置だとか、持ち駒の種類・数
