Task 01.10-30.10

[ClaytonStudent]

01.10

Done

1. 2个pipeline的构建，search space确定 ✅
2. C值的动态变化，根据是否子节点全部被探索完毕来分配(是3,否10) ✅

To Do:

1. Flexible 剪枝算法
2. Fix & Flex 还可以增加的算法 分clf来训练 / NN 模型研究 / 取subset训练 ✅/ Node Selection时，最高值多于一个，选最近邻

[ClaytonStudent]

04.10

Done

1. Flexible 剪枝算法 ✅ (需要修改，不根据sampling记录)
2. MCTS 取subset (应用) ✅
3. rollout取消掉✅

[ClaytonStudent]

05.10 Done

1. 实现D-->F-->M-->H 的pipeline ✅
2. 增加evaluator效率: sub-set ✅, history_sample✅

[ClaytonStudent]

06.10 Task

1. 继续跑分，半小时起，保存模型和各种分数
2. 修改MCTS，改进效率(查看论文，如何继续增加效率) 备选方案有 AMAF, RAVE, Progressive History, N-Gram Selection Technique. UCT，RAVE/AMAF，Progressive Bias，Virtual win & lose，Progressive Widening，LGR，Criticality
3. IDEA: 不用神经网络预测分布，而是用每次跑完后Q值的比例 ✅
4. 全的search space ✅ (需要调整冲突)

[ClaytonStudent]

07.10 Done

1. 写开题报告，PPT ✅

[ClaytonStudent]

08.10 Task

1. 把全的search space 冲突解决：如果节点是不能fit的，则删除该节点。✅
2. 利用历史信息

[ClaytonStudent]

PPT: MCTS motivation / advantage / figure more / evalutation methods

Evaluations:

1. statistical performance(柱状图 with or without one method，ranking / 点图),
2. normalized difference,
3. mean and standard deviationby repeated evaluation
4. running time

[ClaytonStudent]

09.10 Done

1. 改写 introduction ✅
2. 阅读AlphaGo/ AlphaZero / AlphaD3M，总结NN的训练方法 ✅
3. 搜集 Evaluation 方法 ✅

[ClaytonStudent]

10.10 Task

1. 修改PPT 演讲稿
2. 想出自己的NN训练法
3. 写论文
4. 跑数据

[ClaytonStudent]

15.10 TASK

1. 修改PPT 演讲稿
2. MCTS 跑起来 10min,30min 结果保存
3. 目前MCTS有: sub-sampling/ history information / variable C / tree prune
4. 目前MCTS缺少: variable probs(不用) /sample node expand(扩展新的节点) / inital state(暂时不用)

[ClaytonStudent]

论文可以加的内容：

1. Progressive Widening (Expand new node) ✅
2. Neural Network
3. initial state classification ✅
4. Flex pipeline

[ClaytonStudent]

21.10--24.10 Tasks

1. 实现动态寻找初始的C值，如果可以随着时间变化，最后1min增大探索 ❌
2. 动态调整P值（不必要） ❌
3. 神经网络预测 performance（寻找之前的状态转化和代码）
4. 剪枝算法，动态减去不需要的节点 ✅（同组最后一名，且与其他都差距巨大，visit time 足够大）
5. 写论文，跑实验
6. 每分钟保存最佳分数和配置 ✅
7. 窗口 ✅ (目前random,需要推荐)

[ClaytonStudent]

25.10

1. 不要纠结于C值， 简单介绍C值的取值范围 （不实现叙述）
2. 神经网络重点在转化和架构 （实现，不介入）
3. 窗口要有推荐值 （实现，接入）
4. 树的剪枝算法 ( 不实现，叙述)

[ClaytonStudent]

26.10

1. 基础table ✅
2. 基础算法为代码 ✅
3. 加入dataset 描述图 ✅

[ClaytonStudent]

28.10 Task

1. 各个版本: 整理好作出表 ✅
2. 实验计划： 表，期待的结果 ✅
3. 论文 introduction

   一周之内 论文第一版

6-7 能跑的各个版本，上传到git和server 7-9 第一章开始写 9-11 第一章开始改

[ClaytonStudent]

28-31 Tasks

28: Introduction 29: Background 过一遍 30: Analysis 写完 31: Design 写完 32: Implementation / Conclusion 写完