core

このモジュールは、モデルを読み込み、ビームサーチアルゴリズムを用いてルービックキューブの解法を見つけ出す、中心的なクラスSolverを提供します。

クラス:

• Solver: ルービックキューブの状態、ソルバーモデル、探索関数を管理するためのクラスです。

Solver

class Solver()

環境、モデル、探索の設定を管理するためのソルバークラスです。

このクラスは、キューブ環境、ニューラルネットワークモデル、ビームサーチアルゴリズムを連携させて解法を見つけ出します。

メソッド:

• load: ソルバーモデルを読み込み、CPUまたはGPU向けに最適化します。
• __call__ (または solve): キューブの状態を設定し、ビームサーチを用いて解法を見つけます。
• benchmark: ソルバーの探索効率を評価します。
• evaluate_temporal_performance: (非推奨) 解法の手数と時間の関係を評価します。

load

def load(
    model_id: str = dict(cpu="small").get(device.type, "large"),
    prefer_gpu: bool = True,
    quantize_on_cpu: bool = True,
    jit_mode: bool = False,
    cache_dir: str = os.path.expanduser("~/.cache/alphacube")
)

ルービックキューブのソルバーモデルを読み込み、CPUまたはGPU向けに最適化します。

引数:

• model_id str - 読み込むモデルのバリアント（"small"、"base"、または "large"）を識別するIDです。
• prefer_gpu bool - GPUが利用可能な場合にGPUを優先するかどうか。
• quantize_on_cpu bool - CPU最適化のためにモデルを量子化するかどうか。
• jit_mode bool - より高速な実行の可能性があるJITモードを有効にするかどうか。
• cache_dir str - モデルファイルをキャッシュするディレクトリです。

戻り値:

• None

__call__

def __call__(
    scramble,
    format="moves",
    allow_wide=True,
    beam_width: int = 1024,
    extra_depths: int = 0,
    ergonomic_bias: dict | None = None
)

キューブの状態を設定し、ビームサーチを用いて解法を見つけます。

引数:

• scramble list or str - 初期キューブ状態を表す手順のシーケンスまたはステッカー表現です。
• format str - スクランブルの入力形式です："moves" または "stickers"。
• allow_wide bool - 探索空間でワイドムーブ（2層回し）を許可するかどうか。
• Note - これは通常 ergonomic_bias によって自動的に制御されます。
• beam_width int - 探索アルゴリズムのビーム幅です。
• extra_depths int - 解を見つけた後に追加で探索する深さの数です。
• ergonomic_bias dict, optional - 人間工学的な好みに基づいて、特定の操作にバイアスをかけるための辞書です。

戻り値:

• dict | None: 解法と探索メタデータを含む辞書、または解が見つからない場合は None。

benchmark

alphacube.solver.benchmark(...) は alphacube._evaluator.benchmark(alphacube.solver, ...) と機能的に同等なショートカットメソッドです。evaluate_search_efficiency は後方互換性のためにこのメソッドにリダイレクトされます。

evaluate_temporal_performance

非推奨。alphacube._evaluator.evaluate_temporal_performance へのショートカットです。