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kaggle Chess AI Challenge 参加記

Last updated at Posted at 2025-02-12

おはようございます。Hikari30です。

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自己紹介

私は大阪大学の2回生です。

普段はAtCoderに取り組んでおり、ヒューリスティックレーティングは青色、アルゴリズムは水色となっています。

きっかけ

コンペ開始時、Xのタイムラインで「AHC勢におすすめのコンペ」というツイートが流れ、話題になりました。

また、チームメイト募集のツイートを見かけたことがきっかけで、チームを組んで本格的に参加することになりました。

その後、1月後半に同じサークルの先輩が加わり、3人チームとなりました。

コンペへの取り組み

コンペは11月に開始され、最初の1か月はディスカッションや共有コードの理解に努めました。

手元でさまざまな公開ボットを動かしていた中で、私たちが注目したのは「fruktik」というボットでした。

おそらく、工夫なしで使えるボットの中では圧倒的な強さを誇っていたと思います。そのため、他のボットの仕様についてはあまり考慮していませんでした。

12月は、時間関数の工夫に取り組みましたが、振り返ると多分無駄な努力だったと感じています。

その後、ほかに工夫できる点がないかと試行錯誤を重ねた結果、現状のfruktikの中身を調整するしかないという結論に至りました。

その時点ではすでに2月となっており、コンペに使える時間もほとんど残っていませんでした。

しかし、私たちのチームにはC言語が扱えるメンバーがおらず、GPTを活用しながら試行錯誤を続けました。

具体的には、提出可能なエージェントが2体まで選べるというルールを利用して、攻撃型と防御型の2種類を作成。

また、ライブラリ内では各駒の価値や攻守のウェイトを変更するなどの調整を行いました。

ちなみに、private LBの計算が開始されてから15時間経過した時点では、防御型の方が有意に強い状況となっていました。

最後に

結果は来週の水曜日ごろ、全試合終了次第判明する予定です。メダルを獲得できれば嬉しいのですが、成績はボーダーギリギリなので心配です。

多くのチームが公開エージェントを使用している中、私たちが銅圏内にとどまってしまったのは、単純に時間不足と実力不足が原因だと思います。

また、強化学習の本質に触れる機会を逃してしまったのは、非常にもったいなかったと感じています。


おわり

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