home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / comp / ai / neuraln / 4664 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-30  |  1.4 KB
  1. Xref: sparky comp.ai.neural-nets:4664 rec.games.chess:12148
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!news.acns.nwu.edu!uicvm.uic.edu!u16244
  3. Organization: University of Illinois at Chicago
  4. Date: Wednesday, 30 Dec 1992 04:34:40 CST
  5. From: <U16244@uicvm.uic.edu>
  6. Message-ID: <92365.043440U16244@uicvm.uic.edu>
  7. Newsgroups: comp.ai.neural-nets,rec.games.chess
  8. Subject: Chess program info??
  9. Lines: 20
  10.  
  11.   I'm getting the hankering to start back on one of my old projects, my
  12. chess program.  However, I plan to steer clear of the current trend of
  13. search-a-trillion-nodes-a-second, and instead use lots of knowledge and
  14. search a very sparse tree.  To implement this, I plan to use several
  15. neural networks to select canidate moves at every branch of the tree.
  16. The search will be breadth-first.  Instead of searching 1 ply, 2 ply,
  17. 3 ply, etc, etc.. The tree will be kept, reordered, and extended until
  18. time considerations set in.  Moves that are discovered to be bad will be
  19. cut from the tree.  I estimate that on a fast machine, 30 seconds will
  20. probably only produce a tree of about 250 nodes; however this tree would
  21. be deep and knowledgeable.  I would be interested to see this play a
  22. current program.
  23.  
  24.   My point in this post is to see what work similar to this has been
  25. done.  I don't want to reinvent the wheel, or do exactly the same thing
  26. someone else has done and failed.
  27.  
  28.   Much thanks.
  29.  
  30. --djh
  31.