部内で行われた11月の会議に使用したスライドです。

1. 高専プロコン2018

2. アジェンダ
03 高専プロコンの話
99 来年の参加者たちへ

3. 高専プロコンの話

4. チーム情報
チーム名「太陽先輩」
メンバー
・WA_TLE (アルゴリズム担当)
・クボ太郎 (報告パワポ担当)
・匿名希望 (QRコードの読み取り担当)

5. 今回の内容

7. 試合例

8. 試合例

9. 試合例

11. ルールは悪くない

12. 今回の試合のアルゴリズム
「ビームサーチ」というものを採用
ビームサーチとは、
幅優先探索の各階層において、
評価が良い順にn個のみを採用して探索

13. は？

14. かみ砕いた
アルゴリズムの説明

15. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

16. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

17. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

18. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

19. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

20. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

21. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

22. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例１：
次の配列から57を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

23. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例２：
奇数を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

24. 探索とは
複数のデータの中から特定のデータ、
もしくはより良いデータを探すアルゴリズム。
具体例３：
最大値を探す。
19 22 94 17 16 17 57 44

25. チョット 難シイヨ
( 深さ優先探索＆幅優先探索 )

26. 深さ優先探索とは
１

27. 深さ優先探索とは
１
２

28. 深さ優先探索とは
１
２
３

29. 深さ優先探索とは
１
２
３
４

30. 深さ優先探索とは
１
２
３
４
５

31. 深さ優先探索とは
１
２
３
６
４
５

32. 深さ優先探索とは
１
２
３
６
４
５
７

33. 深さ優先探索とは
１
２
３
６
４
５
７
８

34. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８

35. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８
10

36. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８
10
11

37. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８
10
11
12

38. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８
10
11
12
13

39. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８
10
11
12
13 14

40. 深さ優先探索とは
１
２
９
３
６
４
５
７
８
10
11
12
13 14
15

41. これが深さ優先探索

42. 幅優先探索とは
１

43. 幅優先探索とは
１
２

44. 幅優先探索とは
１
２
３

45. 幅優先探索とは
１
２
３
４

46. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５

47. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６

48. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７

49. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8

50. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9

51. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9
10

52. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9
10
11

53. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9
10
11
12

54. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9
10
11
12
13

55. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9
10
11
12
13
14

56. 幅優先探索とは
１
２
３
４
５
６
７
8
9
10
11
12
13
14
15

57. これが幅優先探索

58. 今回の試合のアルゴリズム
「ビームサーチ」というものを採用
ビームサーチとは、
幅優先探索の各階層において、
評価が良い順にn個のみを採用して探索

59. 今回の試合のアルゴリズム
「ビームサーチ」というものを採用
ビームサーチとは、
幅優先探索の各階層において、
評価が良い順にn個のみを採用して探索

60. 今回の試合のアルゴリズム
「ビームサーチ」というものを採用
ビームサーチとは、
幅優先探索の各階層において、
評価が良い順にn個のみを採用して探索

61. ビームサーチとは
１
2 3
８ ９ 10 11 12 13 14 15
４ 5 ６ ７

62. ビームサーチとは
4
5 6
８ ９ 9 1 5 4 1 1
8 9 2 ７
それぞれのノードに
任意の値を置く

63. ビームサーチとは
4
5 6
９ ９ ８ ５ ４ １ 1 1
8 9 2 ７
Ｎ個以上のノードを
持つ階層を
ソートする
大 小

64. ビームサーチとは
4
5 6
９ ９ ８ ５ ４ １ 1 1
8 9 2 ７
上位ｎ個のノードを
選択
大 小

65. ビームサーチとは
８ １ １9 １９ ４５

66. ビームサーチとは
８ １ １9 １９ ４５
５ １ ２ ８ １ ０ ４ １ ０ ５
選択したノードに対して探索

67. ビームサーチとは
８ １ １9 １９ ４５
５ １ ２ ８ １ ０ ４ １ ０ ５

68. ビームサーチとは
８ １ １9 １９ ４５
５ １ ２ ８ １ ０ ４ １ ０ ５
３ １ ４ １ ５ ９ ２ ６ ５ ３

69. ビームサーチとは
８ １ １9 １９ ４５
５ １ ２ ８ １ ０ ４ １ ０ ５
３ １ ４ １ ５ ９ ２ ６ ５ ３

70. これを繰り返すのが
ビームサーチ

71. ビームサーチのメリット
前提条件：
評価値が高い親ノードから生成される子ノードも
評価値が高い傾向にある。
↓
メリット：
評価値が低いと予測されるノードを探索する必要がないので、
計算時間が大幅に減少される。

72. ビームサーチのメリット
前提条件：
評価値が高い親ノードから生成される子ノードも
評価値が高い傾向にある。
↓
メリット：
評価値が低いと予測されるノードを探索する必要がないので、
計算時間が大幅に減少される。

73. このアルゴリズムの採用理由
今回の高専プロコン
・現在の得点が良い方が戦況が有利な傾向にあるので
先ほどの条件が当てはまる。
→よって採用

74. アルゴリズムに
問題はなかった

77. 秒

78. 20秒の大問題
1. 座標を目視
エージェントと司令塔の高さが同じなので見難い。
伝達ミスがあるかもしれないので両チームの座標を確認する必要が

79. 20秒の大問題
2. 目視した座標を入力
人力で入力する。
時間が短いので一度でもミスがあれば間に合わない
1. 座標を目視

80. 20秒の大問題
3. 探索
各々事前に作成したプログラムを動かしより良い動きを探す。
AI探索をしていたチームは何もできないとかいう話を聞いた。
1. 座標を目視
2. 目視した座標を入力

81. 20秒の大問題
4. 探索結果をエージェントに指示
A4サイズのクソデカトランプかジェスチャーを使い指示。
2日目になるとほとんどジェスチャーで指示するようになった。
1. 座標を目視
2. 目視した座標を入力
3. 探索

82. 20秒の大問題
5. 審判に移動先の意思表示を
エージェントが審判に移動先を特殊なジェスチャーで指定。
ジェスチャーが違った場合は移動する命令は無効になる。
1. 座標を目視
2. 目視した座標を入力
3. 探索
4. 探索結果を指示

83. 20秒の大問題
6. 敵の暗号を解読し先読み(できれば)
チームごと指示は違う。敵の支持を事前に入力。
できればとは言うがこれないと間に合わないらしい。
1. 座標を目視
2. 目視した座標を入力
3. 探索
4. 探索結果を指示
5. 審判に意思表示

84. 20秒の大問題
1. 座標を目視
2. 目視した座標を入力
3. 探索
4. 探索結果を指示
5. 審判に意思表示
6. 暗号解読
これらの事を20秒でする必要があった

85. 20秒の大問題

86. 他にもあるぞ。ガバガバ運営
直前のルール改変
(3か月かけたコードがおじゃんになったチームも)
総得点が盤面によって異なる
(得失点差ではなく合計得点で予選突破か否かが決まる)
単位を人質に補助学生へのブラックな対応
(休むと欠席扱い。代休なし。給料＆交通費なし。)

87. まだまだあるぞ。ガバガバ運営
学生同士の交流がない学生交流会
(情報系高専生(JK)にGoogleフォームで大喜利をさせる)
実況も動画視聴者も戦況がわからない
(司令官しか盤面の得点がわからないのでつまらない)
2日目から情報の取得がQRコードのみ
(決勝戦で東京高専がQRコードの読み取りをミスり敗北)

88. 極めつけはこれ！

89. 普通

90. 普通

91. は？？？？？？？？？？？？

92. ルールを理解していない運営
敗者復活戦第4試合が無効になり再試合
(昼食時間がなくなり、ご飯を食べられない補助学生)
再試合によりすべての試合が40ターンに
(12x12(144マス)の盤面も40ターンで行った)

93. そして、過去最低と評された
今までは人力をやるつもりのチームが人力だった
今回は人力をせざる負えないチームが発生

94. 炎上しまくって大会期間中に3度も
Twitterのトレンド
位

95. 自分たちも最後は人間がミスをして、
決勝トーナメント2回戦
敗退
(ベスト16)

97. そして、本来あるべき姿へ…。

99. 来年の参加者たちへ

100. その１
いくらアルゴリズムが優れていても
実地練習を怠らないこと

101. その２
企業の人はあまり競技の人と話してくれないので
企業のブースに行こう

102. その３
プログラム関係には名刺を交換し合う文化がある
名刺は忘れないように

103. その４
高専生はTwitterに生息しているので
FF内の人を増やそう

104. その５
話しかけられやすいように自分を表す
マスコットを作ろう

105. というわけで
来年参加する人は
頑張ってください

106. ご清聴ありがとうございました