Algoritminen shakkisommitelmien tuottaminen
Rinne, Heini (2024)
2024
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024113031537
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024113031537
Tiivistelmä
Insinöörityössä oli tarkoituksena luoda algoritmisesti shakkisommitelmia parantamalla Chess puzzle maker -ohjelman tuottamien sommitelmien shakillista tarkkuutta. Ohjelman käyttäjien kannalta tavoitteena oli vähentää luotujen sommitelmien manuaalisen tarkastuksen tarvetta.
Työssä perehdyttiin sommitelmia tuottavan ohjelman toimintaan. Laadukkaan sommitelman ominaisuuksiin perehdyttiin kirjallisuustutkimuksen avulla. Tämän perusteella analysoitiin ohjelman tuottamia sommitelmia. Noin puolessa sommitelmista oli laadullisia heikkouksia. Havaitut puutteet liittyivät mm. sommitelmien kategorisointiin, pituuteen sekä siihen, kuinka hyvin sommitelmat vastasivat määritelmäänsä. Sommitelmien tuottamisprosessi osoittautui epädeterministiseksi: sama lähtöaineisto tuotti eri ajokerroilla erilaisia sommitelmia.
Sommitelmien luontialgoritmeja parannettiin havaittujen puutteiden perusteella. Erityisesti materiaaliarvon pisteytyksen parannus sekä sommitelmien uuden kategorisointiluokan käyttöönoton havaittiin tuottavan uusia laadukkaita shakkitaktiikkaan perustuvia sommitelmia. Vaikka muutokset toivat esiin uusia, laadukkaita sommitelmia, ne eivät täysin poistaneet laadullisia puutteita, ja manuaalinen tarkastus jäi edelleen tarpeelliseksi.
Työssä perehdyttiin sommitelmia tuottavan ohjelman toimintaan. Laadukkaan sommitelman ominaisuuksiin perehdyttiin kirjallisuustutkimuksen avulla. Tämän perusteella analysoitiin ohjelman tuottamia sommitelmia. Noin puolessa sommitelmista oli laadullisia heikkouksia. Havaitut puutteet liittyivät mm. sommitelmien kategorisointiin, pituuteen sekä siihen, kuinka hyvin sommitelmat vastasivat määritelmäänsä. Sommitelmien tuottamisprosessi osoittautui epädeterministiseksi: sama lähtöaineisto tuotti eri ajokerroilla erilaisia sommitelmia.
Sommitelmien luontialgoritmeja parannettiin havaittujen puutteiden perusteella. Erityisesti materiaaliarvon pisteytyksen parannus sekä sommitelmien uuden kategorisointiluokan käyttöönoton havaittiin tuottavan uusia laadukkaita shakkitaktiikkaan perustuvia sommitelmia. Vaikka muutokset toivat esiin uusia, laadukkaita sommitelmia, ne eivät täysin poistaneet laadullisia puutteita, ja manuaalinen tarkastus jäi edelleen tarpeelliseksi.