gobi

某社エンジニア。 マラソン系のコンテストによく出てます。
AHC黄

[gobi @gobi_503]

TL見てる感じだと、意外と大筋の方針は合ってたのかも？
何で差がついてたのかがあんまり分かれて無いけども。

[gobi @gobi_503]

マクロは複数パターン用意していて、時間一杯色々なパターンを試す（ゲーム中に変更するわけではなく、ゲーム自体をやり直す）。

例として、
FFFRFFFL 、FFFFRFFFFL みたいな回り込めそうなやつとか、
FFF、FFFF みたいな単純に直進するやつとか。

[gobi @gobi_503]

暫定395位。

ターンごとでキューを持つビームサーチ。
マクロは固定で用意。ボールは拾ったら、必ずカゴにしまう前提。

・ボールを拾うまでの最短移動
・ボールをカゴに入れるまでの最短移動
が遷移（実質、ボールを拾う順序の良し悪しを調べてる気がする）。

評価関数は素直な感じ。

[gobi @gobi_503]

400位近辺で着地。いまいち確信部分がよく分からなかったな。。 #AHC066

[gobi @gobi_503]

完全にルールベースでやってたけど、探索するとしたらどうモデル化するといいんだろうな。

[gobi @gobi_503]

面白い問題だったな。
ただ、ゲーム理解は足りず。いまいちどう動くと強いのかが察せなかったな。

[gobi @gobi_503]

Goldの下の方。もうちょいやり込みたかったけど時間取り切れず。

[gobi @gobi_503]

なんかAIの出したビームサーチが怪しそうな気配があるな。書いてる通りの内容での結果では無いかも。

[gobi @gobi_503]

275位くらい。気付けてない結構重要なことがありそうな。
#AHC065

[gobi @gobi_503]

・縦方向と横方向に２列の循環を貼りまくる配置
・搬出対象の箱を搬出口に近づける縦横２操作の内、次搬出候補の10箱の動きが良い方の手を選択するようにビームサーチ

[gobi @gobi_503]

まだまだ手慣れてない感じがあるけど、やってかないと慣れることもないしな

[gobi @gobi_503]

うーん、方針はあったんだけど、AI実装が間に合わず..
じゃあ自前実装の方が早いのかというと、それもそれで分からん

[gobi @gobi_503]

後半はAIでコード全生成させるやつを試してみていた。
どうせ何もわからず撤退するくらいならって感じで。

・特にデバッグにコツが要りそう
・「いい感じに頼む」をお願いしても、いい感じのものは流石に出てこない（それはそう）（コツを掴めてないだけかもだけど）

みたいな所感を持った

[gobi @gobi_503]

方針浮かばずだった。

全部真っ赤に塗られてる状態から逆順に考えると、白く塗る処理が即時適用できるようになって嬉しかったりするかなあ、みたいな着想を持ったけど、最後に真っ白に戻るように帳尻合わせるのは難しいしなあとなった。

[gobi @gobi_503]

どうにも当たり方針が見つけられず..

[gobi @gobi_503]

・隣接スワップ
・拾う操作をペアのもう片方に変更
とかの遷移も当初用意してたけど、外した方がスコアが良かったから、結局２点スワップのみになった。

[gobi @gobi_503]

304位。
ペアの片方(固定)を拾う操作と、deckの頂点をしまう操作の列を山登り。
遷移はランダム２点スワップ。
#AHC059

[gobi @gobi_503]

最初にマニュアルモードをある程度遊ぶのが、たぶん良い動きだったような気がする

[gobi @gobi_503]

greedyで評価関数を頑張る方針をやってた。
「指定期間の間で得られる差益が最も大きいものを買う。指定期間はターンが進むにつれて長くしていく。」
みたいなことをしてたけど振るわず。