「探索実行を押したら、見慣れないプルダウンが増えてる…」と思った方もいるかもしれません。

パーティサーチ の③探索実行に、探索方式を切り替える「モデル1」「モデル2」というプルダウンを追加しました。この記事では、2つの方式の考え方の違い → どう使い分けるといいか → 設定・結果の見方 → 実際に使ってみた声 の順に紹介します。

モデル1とモデル2、それぞれの考え方

パーティサーチの探索は、手持ちのモンスターから4体の組み合わせを大量に作り、それぞれを頻出パーティ相手に試して勝率を比較する、という仕組みで最適な編成を探しています。

モデル1は、これまで通りの方式です。作った組み合わせすべてに、同じ回数だけ試行を割り当てて一発勝負で比較します。これまでのパーティサーチの結果は、すべてこのモデル1によるものでした。

モデル2は、段階的に絞り込んでいく方式です。最初は全部の組み合わせを軽く（少ない試行回数で）ざっと見て、その中で有望そうな組み合わせだけを残し、残った組み合わせにだけ試行回数を積み増していく…という流れを何段階か繰り返します。

もう少し踏み込むと、モデル1は「次の段階に進める候補の枠数が、候補の総数に関わらずほぼ一定」という特徴があります。手持ちが多いほど1つの枠を奪い合う倍率が上がるので、少ない試行回数のブレの影響を強く受けます。たまたま最初の一発勝負だけ調子が悪かった、という理由で、本来は強い組み合わせが消えてしまうことがある、というイメージです。モデル2は、この「候補が多いときに起きやすいブレ」の影響を抑えることを狙った方式です。

モデル2は1回の結果だけで即退場とはせず、軽い試行→絞り込み→また試行、という形で段階的に判定します。1回の悪い結果だけで即退場にならない分、普段あまり目立たない個体にも比較的平等にチャンスが回りやすくなります。

その代わり、この「段階的に判定する」こと自体がモデル2の弱点にもなります。1段階目はごく軽い試行数で行うため、そのときの乱数次第で生き残る顔ぶれが変わりやすく、実行するたびに提示される構成にばらつきが出やすくなります。モデル1は一発勝負である代わりにこの“序盤の運”に振り回されにくく、同じ手持ちで何度か試したときの結果が比較的安定します。候補が少なめ（10体前後まで）だと、モデル2が狙っている「候補が多いときの足切りブレ抑制」という効果自体がほとんど効かないため、その状況ではむしろモデル1の安定性の方が活きることもあります。

なお、モデル2は段階的に絞り込む分、無条件に全部へ多くの試行を割くモデル1よりも、全体のコストが小さく済むように設計されています（絞り込みの都合上、必ずモデル1より軽くなるとは限りません）。

どう使い分けるといいか

どちらが必ず正解、というものではありません。モデル1・モデル2で同じ結果になることも普通にあります。「安定性を取るか、候補の多様性を取るか」くらいの感覚で、状況に応じて使い分けてもらえればと思います。

設定・結果の見方

③探索実行の見出し右にあるプルダウンから、モデル1／モデル2を選んで「探索実行」を押すだけです。今どちらのモデルで探索中かは、パーティサーチ探索の見出し横に小さく表示されます。

「保存確認」から見られる保存済みの結果一覧にも、どちらのモデルで出した結果かがタグとして表示されるので、後から見返すときにも迷いません。両方のモデルで探索して結果を見比べ、それぞれ保存しておく、という使い方もできます。

実際に使ってみた声

パーティサーチを触っていただいた方から、モデル2についてこんな感想をいただきました（あくまで一個人の感想で、感じ方には差があります）。

• 処理が速く感じる。登録数が多い（30体前後）ときは、進み方を見ながら待てるのが好き
• モデル1より合成勝率が高めに出ることがある
• モデル1では出てこなかったような、普段あまり見かけない個体が編成に混ざることがある
• 実行するたびに、提示される構成が変わりやすい。マイナーな構成が出てくることもあって面白い

いずれも、モデル2が「1回の結果だけで即退場とせず、段階的に絞り込みながら試行回数を積み増していく」という仕組みで動いていることと矛盾しない内容です。普段見かけない個体が混ざったり、実行のたびに構成が変わりやすかったりするのは、上で触れた「即退場にしない」仕組みの裏返しであり、同時にモデル1の方が結果が安定しやすい理由の裏返しでもあります。特に登録数が多いときほど差を感じやすいという点も、設計の狙い通りです。

一方で、「勝率が何%高くなる」という具体的な数字については注意が必要です。シミュレーションは乱数を使っているため、同じモデルを2回実行しただけでも結果は多少ブレます。1回の比較だけで「モデル2の方が確実に良い」と決めつけず、あくまで参考程度に捉えてもらえればと思います。

まとめ

• モデル1: 全組み合わせを一発勝負で一律に比較するシンプルな方式。結果が安定しやすい
• モデル2: 段階的に絞り込みながら試行回数を積み増していく方式。候補が多いときのブレを抑えることを狙っているが、序盤の運で結果が変わりやすい面もある
• どちらが正解ということはなく、状況に応じて使い分けたり、両方試して見比べたりできる

参考になったり、意見があればコメントをもらえると嬉しいです。

ブログ一覧へ