兵棋系統2026/1/3

這是一個有挫折但也有成長的過程。

當系統逐步擴大，其實有些程式是否執行，是否合理，更新後是否影響其他程式，這是最困難的地方，所以有一段時間是在debug，不斷猜測更新後會影響那支程式，為什麼會跑出這樣結果。

這個是走入AI訓練+雙腦的第一個結果，因為在兵棋系統上，第一個會問的就是"會如何"，所以用蒙地卡羅是很直觀，可以知道各種事件結果(當然要主觀加入參數就是)，但看到結果後(也會看到結果的建議)，就會開始問，"如果我OOO，是否XXXX"，這個是優化器(給定目標、限制，不斷自動調整參數找出答案)，此外，現實中每個回合不是隨機的，尤其有新的參數後，對手也不是稻草人，也會調整(用新參數+對手也會因應調整，所以要加入訓練模式)

這是新的階段，也有點出乎我料外的結果，沒有想到會走到這裡。當然每個階段都有需要有優化的地方(要加入限制，最佳解其實是球最大分數，但如果只是追求最大分數可能第一步就是丟出核武這種行為，所以需要有限制；雙腦也可能走到很奇怪的結局，雙方都不動，因為這樣是均衡解，但也可能沒有均衡解，所以還是要人工介入判斷)

從蒙地卡羅建模，學知識－＞系統規劃－＞ＡＩ溝通（建構／程式／檢查）－＞進一步優化，演變到單一問題->怎麼調->加入對手考量，逐漸走向現實化，大幅提高兵器系統價值，對我來說有點->線->面擴充的感覺，彷彿是大霹靂般，從一個奇點，突然間擴充到一個立體世界，這種過程深深刺激了我，也讓我更想知道下一步可能會走去哪邊。