Скажем, у вас есть база данных множества игр.
Как бы вы пошли на поиски хороших тактических проблем? Я полагаю, что вы будете искать, пока не будет места, где счет сдвинется, и на предыдущем ходу был только один хороший ход. Но это не вся история, иногда вам нужно вернуться на пару шагов назад, чтобы узнать, где на самом деле началась тактика.
На данный момент идеи о том, как сделать это вручную, хороши (с помощью механизма анализа), но идея заключается в автоматизации этого процесса.
Ответы:
Один из подходов может состоять в том, чтобы пройти все ходы игры высокого уровня, и, если оценка движка существенно изменится, сохраните позицию для просмотра человеком.
В этом случае «значительно», вероятно, составляет половину пешки или более, хотя вы могли бы также потребовать, чтобы она была одной полной пешкой для более легкой тактики.
Смысл только в том, чтобы смотреть на игры высокого уровня, заключается в том, что результат будет существенно меняться только с ошибкой. В играх высокого уровня не будет явных ошибок (то есть вывешивания фигуры), поэтому грубые ошибки, возможно, будут не столь очевидной тактикой.
Это не будет идеально, но это может получить некоторые позиции, на которые стоит обратить внимание «вручную».
Еще одно замечание - если вы разрешите шахматному движку выполнять поиск на достаточной глубине (14-16 в большинстве позиций должны быть хорошими), - тогда вам не придется беспокоиться о том, что вы пропустите начало тактики. Двигатели смогут увидеть большинство тактик, даже если они сложные.
Если вы хотите найти чрезвычайно тактические игры, начните с рассмотрения чрезвычайно тактических игроков (Алехина, Тала и Фишера и любого другого сумасшедшего шахматиста, который вам нравится).
На втором месте - игры между гроссмейстерами, независимо от того, в каком веке игра велась. Шахматная тактика почти всегда проявляется даже в самых позиционных играх.
Если вы хотите найти тактику, которая выигрывает рано, ищите миниатюры (игры, которые заканчиваются победой, скажем, менее чем за 30 ходов).
Существуют сайты, которые позволяют пользователям сохранять шахматные коллекции ( например, chessgames.com , есть несколько хороших результатов, если вы ищете тактику или известных игроков). Но вы сказали, что у вас есть база данных, в которой вы хотите искать, поэтому вас это может не заинтересовать.
Также не включая вашу шахматную базу данных, вы можете найти множество разнообразных тактик в книгах, написанных шахматными тренерами, или в видео-плейлистах, созданных шахматными тренерами (мой любимый пример здесь - MatoJelic , но их гораздо больше).
Если вы хотите найти игры, в которых много захватов, найдите количество xвхождений (если у вас есть база данных с играми в PGN, и вы знаете регулярные выражения, в которых вы можете искать вхождения xв последовательных ходах, но вы не получите Достаточное значение для усилий, поэтому я бы не рекомендовал).
Чего вы не можете найти, так это тактики, которых следует избегать. По крайней мере, вы не можете найти их, глядя на ходы игры в одиночку. Вам понадобится человек, чтобы сказать, что если ...? , затем сделайте ход, затем проверьте с помощью компьютера.
Полагаю, я мог бы сформулировать свой вопрос более четко, но я имел в виду, что я хотел вытащить конкретные позиции, которые включают тактику, из моей базы данных, чтобы представить их как интересные проблемы (мне кажется, что ChessTempo должен использовать что-то подобное найти свою тактику проблем).
Просто мозговой штурм здесь, но как программист, я вижу способ сделать это. Получите Stockfish и напишите приложение, которое отправит ему позицию. Сохраните evals, и когда eval значительно изменится (что бы это ни значило lol), сохраните эту позицию как FEN вместе с «решением». У меня есть большая часть кода, чтобы выполнить грубую работу, я не думаю, что было бы сложно написать это. У меня просто нет хобби, чтобы заниматься этим.
Как вы получаете позиции для отправки в Stockfish? Для этого вы перебираете файл, содержащий много игр в формате PGN, и генерируете FEN для каждой позиции виртуальной доски. Я уже написал подобный код на C # и Java.