ahc-optuna

AHC のハイパーパラメータ最適化（eval.py -o）を安全に回すための skill。

使うタイミング

• ユーザーが Optuna で定数調整を依頼したとき。
• 環境変数経由で a.rs の評価パラメータを最適化したいとき。

MUST

• 対象定数は *_DEFAULT として a.rs 冒頭に定義する。
• Env に対応メンバを追加し、Env::init で初期化する。
• 初期化は次の形式にそろえる:
  • self.xxx = os_env::get("xxx").and_then(|s: String| s.parse::<f64>().ok()).unwrap_or(XXX_DEFAULT);
• eval.py 側は AHC_PARAMS_XXX、a.rs 側は os_env::get("xxx") を使う。
• 最適化対象は実際の選択ロジックで使う値のみに限定する。
• 事前チェック:
  • /Users/toastuz/Develop/.venv/bin/python3 eval.py -s 0 -v
  • 極端値でスコア差分を確認（キー反映漏れ検知）
• 実行:
  • 短試行: /Users/toastuz/Develop/.venv/bin/python3 eval.py -s 0 49 -o 20
  • 本試行: /Users/toastuz/Develop/.venv/bin/python3 eval.py -s 0 49 -o 100
• 反映:
  • study.best_trial.params を *_DEFAULT へ反映する。
  • /Users/toastuz/Develop/.venv/bin/python3 eval.py -s 0 -v
  • /Users/toastuz/Develop/.venv/bin/python3 eval.py -s 0 49
  • 必要なら /Users/toastuz/Develop/.venv/bin/python3 eval.py -s 0 49 --seq

SHOULD

• 探索範囲は現行値の近傍から開始し、端に寄ったら再設定する。
• 一度に最適化するパラメータ数は抑える。
• 実行結果は「変更パラメータ」「best」「再検証結果」をセットで報告する。

FORBIDDEN

• a.rs 側で AHC_PARAMS_ 接頭辞付きキーを直接参照しない。
• 未使用パラメータを最適化対象に入れない。
• 全試行同値を放置して次ステップへ進めない。

OUTPUT

• 変更した *_DEFAULT 一覧
• best trial の主要パラメータ
• 再検証結果（-s 0 -v, -s 0 49, 必要なら --seq）