第５次シェンカーバンの戦い（１）
今回の目的は、３画面の使い易さ確認である。画面構成は、下図のようにする。 ＜全体＞ 主画面（左）：VASSAL、 右上：ルール、 右下：支援ツール ＜個々の画面拡大＞ 主画面 右上 右下 ＜フランス軍の戦い方＞ 基 … 続きを読む 第５次シェンカーバンの戦い（１）
ゲーム一般
第５次シェンカーバンの戦い準備
３画面を使う事で、バタイユゲームのVASSALプレイがどの程度やり易くなるか の効果を見る為に、シェンカーバンの戦いでプレイしてみた。 なお、今までロシア軍は勝てなかったので、今回は戦い方を変えることにした。 １．ロ … 続きを読む 第５次シェンカーバンの戦い準備
スキャナ読取り地図の補正（４／Ｅ）
つづき ４．ハンドル変形 （１）簡単な使い方は、下記WEBに記載されている。参考になりました。 ありがとうございました。今回はハンドル２つで変形する。 ・GIMP ハンドル変形の使い方 １つ目は基準点で、地図 … 続きを読む スキャナ読取り地図の補正（４／Ｅ）
スキャナ読取り地図の補正（３）
つづき ３．縦横の位置合わせ （１）地図の左上部分のHEXを下図のように合わせる。 （２）地図の右上部分は、下図のようにズレがある。プラス方向に回転しすぎたように見える。 （３）地図の右下部分は、下図のようにズレがある。 … 続きを読む スキャナ読取り地図の補正（３）
スキャナ読取り地図の補正（２）
つづき ２．回転補正 （１）右下の画像（補正前は下図）から回転角度を調整する。HEXの右上と左下部分が一致するように プラス方向に回転すれば良い。 ０．２０度回転すると下図のように一致する。後で縦・横方向に移動する … 続きを読む スキャナ読取り地図の補正（２）
スキャナ読取り地図の補正（１）
今までは、VASSAL用マップを紙地図から作成（６）と（７）で記載したように、 地図の４隅からサンプル地点の座標を読み取り、これを元に地図を回転して 補正していた。しかし、この作業は時間と手間がかかる。 そこで、基準画 … 続きを読む スキャナ読取り地図の補正（１）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（７／Ｅ）
つづき １２．勝敗の見直し （１）背景 シェンカーバンの戦いの予想結果が、４つのアルゴリズムで勝ちになっていた。そこで、 理由があると思うので、見直すことにした。 （２）勝敗の決め方 WEBページで該当の戦いを検索し … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（７／Ｅ）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（６）
つづき １１．色々なアルゴリズム 機械学習には色々なアルゴリズムがある。主なものは、下記のWEBページに記載がある。 ・機械学習に知るべき10のアルゴリズム その中から４つと、最近使われているLightGBMで勝敗を予 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（６）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（５）
つづき ９．特徴量の削減その２ 戦いの年月日、戦場の位置（緯度、経度）を追加した中で、特徴量を６ケに 削減した場合に、どの特徴量が残るか試してみた（実際の予測には使わない）。 （１）残った特徴量 年月日と位置の追加前 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（５）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（４）
つづき ８．特徴量の追加 予想精度を上げる為に、戦いの年月日、戦場の位置（緯度、経度）を 追加してみた。位置はbattle of XXXX（戦いの名前）のwikiを参照し、 位置が明記されていない場合は、近くの都市位置 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（４）