合議SR-PGLeafの実装中

　とりあえずザックリテストしたんで、一晩アサーション有効で走らせてみます。

　合議クライアントの学習法は色々考えられますが、私は16種類の評価関数でリーグ戦をしながら学習していく方式を選びました。

　これだと、各クライアントがそれぞれ異なった経験をする事が出来るので、バリエーションの有る評価関数になるのを期待しています。

　ただ、デメリットとしてクライアントの重み（信頼度？）を評価関数パラメータと同時に学習するのが不可能というのは有ります。

　まぁ、重みに関しては後日、また別の学習法で調整しようと思います。