結局、評価関数は１０００回試行までやってます。
β・1/Nでやってるけど、それだと収束が遅いので、１００回試行ごとにβを倍々に。
１０００試行目で発散するステージが出たので、βを下げて最後の１００試行を実行中。

その間、反復深化などで使えるように、置換表を改造。前回評価範囲をmoveorderで
再利用します。いちいち消しているとメモリ解放で時間がかかるし、全データを入れたまま
用途をキーで区別すると、使用時に選択する事になりオーバーヘッドが気になるので、
一番新しい評価値をひたすら上書きし、置換表として使用する時のみ、今回探索か
区別するようにしました。moveorderで若干割り切った作りです。

同時に中盤探索（MPCなし、反復深化）をちゃんと作ってみました。MPC計算で、結構深い
深さまで探索する予定なので、反復深化が上手く機能するようなMPC計算ロジックを考え
ようと思っています。

それができたらiterative wideningのテストをしてみようと思います。