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J-GLOBAL ID：201502284092344484   整理番号：15A0568481

行動評価関数を用いたモンテカルロ木探索の重点化と見落としの抑制

Knowledge Bias in Monte-Carlo Tree Search and Techniques for Reducing Oversight Mistakes

著者 (2件)： 池田心 (北陸先端科学技術大学院大) ,  VIENNOT Simon (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 55  号： 11  ページ： 2377-2388 (WEB ONLY)  発行年： 2014年11月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： モンテカルロ木探索は現在囲碁プログラムの主流であり,基本となるアルゴリズムにさまざまに工夫が加えられ用いられている。シミュレーション部分において,行動評価関数などを用いて良い手を高い確率で打つことは,全合法手を等確率で選ぶ場合に比べ効果的であることはよく知られる。この評価関数は木探索部分への利用も可能であり,有望な着手に探索を重点化したり,あるいはそれらのみに探索を着手限定したりといったことも行われる。本論文では,行動評価関数を木探索部分で活用する着手限定と重点化の2つの方法の効果やパラメータの影響,組合せた場合の性能を,囲碁プログラムNomitan,Fuegoを用いた実験により示す。そのうえで,着手限定で生じる“見落とし”を抑制するための3つの方法を提案し,NomitanのFuegoに対する勝率が4,000試合ずつの実験で57.7%から64.5%に向上したことを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *二人ゲーム ,  ゲーム理論 ,  *木探索 ,  モンテカルロ法 ,  評価関数 ,  高速アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  重みづけ ,  確率モデル ,  探索問題
準シソーラス用語： *コンピュータ囲碁 ,  囲碁 ,  確率的モデル

分類 (2件)： ゲーム理論  (KA03060T) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y)

引用文献 (26件)：

• Baudis, P.: MCTS with information sharing, Master Thesis, Charles University in Prague (2011).
• Baudis, P. and Gailly, J.: Pachi: State of the Art Open Source Go Program, Advances in Computer Games, LNCS, Vol.7168, pp.24-38 (2012).
• Brügmann, B.: Monte Carlo Go, Technical Report (1993).
• Chaslot, G., Fiter, C., Hoock, J.P., Rimmel, A. and Teytaud, 0.: Adding expert knowledge and exploration in Monte-Carlo Tree Search, Advances in Computer Games, LNCS, Vol.6048, pp.1-13 (2010).
• Chaslot, G., Winands, M., Uiterwijk, J., Herik, H.V.D. and Bouzy, B.: Progressive Strategies for Monte-Carlo Tree Search, New Mathematics and Natural Computation, Vol.4, No.3, pp.343-357 (2008).

タイトルに関連する用語 (3件)： 行動 ,  評価関数 ,  モンテカルロ木探索