論文の概要: Machine Learning Algorithms to Predict Chess960 Result and Develop Opening Themes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18938v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 08:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 15:12:29.016950
• Title: Machine Learning Algorithms to Predict Chess960 Result and Develop Opening Themes
• Title（参考訳）: Chess960の結果を予測する機械学習アルゴリズムとオープンテーマの開発
• Authors: Shreyan Deo and Nishchal Dwivedi
• Abstract要約: 本研究の目的は,機械学習技術を用いてゲーム結果を予測することであり,開始位置毎にオープニングテーマを開発することである。 この手法では、.pgnファイルからの生データを使用可能なフォーマットに分離し、開始位置ごとに約500のゲームからなるデータセットを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work focuses on the analysis of Chess 960, also known as Fischer Random Chess, a variant of traditional chess where the starting positions of the pieces are randomized. The study aims to predict the game outcome using machine learning techniques and develop an opening theme for each starting position. The first part of the analysis utilizes machine learning models to predict the game result based on certain moves in each position. The methodology involves segregating raw data from .pgn files into usable formats and creating datasets comprising approximately 500 games for each starting position. Three machine learning algorithms -- KNN Clustering, Random Forest, and Gradient Boosted Trees -- have been used to predict the game outcome. To establish an opening theme, the board is divided into five regions: center, white kingside, white queenside, black kingside, and black queenside. The data from games played by top engines in all 960 positions is used to track the movement of pieces in the opening. By analysing the change in the number of pieces in each region at specific moves, the report predicts the region towards which the game is developing. These models provide valuable insights into predicting game outcomes and understanding the opening theme in Chess 960.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ピースの開始位置がランダム化された伝統的なチェスの変種であるフィッシャーランダムチェス(fischer random chess)としても知られるチェス960の分析に焦点を当てている。 本研究の目的は、機械学習技術を用いてゲーム結果の予測と、各スタート位置のオープニングテーマの開発である。 分析の最初の部分は、機械学習モデルを用いて、各位置の特定の動きに基づいてゲーム結果を予測する。 この手法では生データを.netから分離する。 使用可能なフォーマットにファイルを作成し、開始位置ごとに約500のゲームからなるデータセットを作成する。 KNN Clustering、Random Forest、Gradient Boosted Treesの3つの機械学習アルゴリズムがゲームの結果を予測するために使用されている。 オープニングテーマを確立するために、ボードはセンター、ホワイトキングサイド、ホワイトクイーンサイド、ブラックキングサイド、ブラッククイーンサイドの5つのリージョンに分けられる。 トップエンジンが960ポジション全てでプレイしたゲームデータは、オープニングのピースの動きを追跡するために使用される。 特定の動作で各領域の駒数の変化を分析することにより、レポートはゲームが展開している領域を予測する。 これらのモデルはチェス960のゲーム結果の予測とオープニングテーマの理解に関する貴重な洞察を提供する。

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