デバッグで試しに変えた箇所を戻し忘れたりして、二次災害三次災害を出して、
相当混乱したけど、やっぱり境界問題だった。これmoveorderの順によって出ない
可能性もあるので厄介。自分は開き直って、探索の幅に-1つけてるけど、皆さんは
どう回避しているのかなぁ。

zebraのwindowの取り方は、基本的にMTD(f)みたいに置換表利用を前提とした、
固定分割サーチだけど、negaScout（MTD(f)やzebra方式の中で使用している）と
速度的には同等な感じ。最初の探索で勝敗がわかるという点がメリットなのか。
MTD(f)は評価関数が正しくないと、検索時間が伸びる可能性があって、以前から
negaScout単体でも十分な気がしてる。

FFO#40は後述の静的評価関数を判明しているパラメータで最適化すると、
negaMaxで５秒台。negaScoutで３．４秒前後。MTD(f)で２．６秒前後。
ThellさんのHP記載よりは高速化したけど、zebraにはまだ勝てないというか、テストした
FFO#41〜#43ではzebraの高速度合（ノード数の少なさ）が突出している。

ノード削減はmvorder用の静的評価関数に掛かっている。静的評価関数のパラメーター
をいじってるけど、FFO#40最速のパラメータとFFO#43最速のパラメータが違い、#43用は
#43ではノード数を半減できるのに、#40では増えて遅くなってしまう。negaMaxで初段の
評価順見てると、まだまだなので、何か別の発想で並び替えが必要な感じ。

評価関数は１０００回くらい回してようやく良い感じになってきたけど、まだ収束しては
いない感じ。学習係数はもっと大胆に大きくしても良かったかな。ここまでやると、
スムージング無しを試すのが億劫になってくる。

反復深化は、ソースのメンテが追い付いていないので、一回破棄。