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文献
J-GLOBAL ID:201902283169951946   整理番号:19A0773437

不完全情報ゲーム『ガイスター』における2種の詰め問題の提案と考察

著者 (4件):
資料名:
巻: 2019  号: GI-41  ページ: Vol.2019-GI-41,No.19,1-8 (WEB ONLY)  発行年: 2019年03月01日 
JST資料番号: U0451A  資料種別: 会議録 (C)
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:
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ボードゲーム『ガイスター』は6×6のボード上で青赤2種8つの駒を交互に動かし,「脱出」「青駒全取り」「赤駒全取られ」のいずれかを狙う,対戦相手の駒の色がわからない2人用不完全情報ゲームである.不完全情報ゲームであるという点から運が影響しやすいが,駒の動きから非公開駒の種類を予測するなど心理戦の要素も多い.本ゲームにおいて上達するためには終盤の駒の動かし方について学ぶことが重要である.そこで詰将棋のような『詰めガイスター問題』を提案,実際に生成し有効性の考察を行うことで.対戦相手がいなくても初心者がガイスターに触れ,学ぶことができる環境の提供を目指す.本研究では通常のガイスターのルールに則った一般問題と,対戦相手の一部の駒を公開することで実戦での駒の種類予測を反映するような一部公開問題の2種を提案・考察する.一般問題では限られた勝利条件の問題しか生成できず,直感的に解くことができる問題が多かった.一部公開問題では,一般問題では生成できなかった青駒全取り問題を生成でき,アンケートでも高い評価を得ることができた.(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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ゲーム理論  ,  計算機網  ,  人工知能 
引用文献 (9件):
  • David Silver, et al. :Mastering the Game of Go without Human Knowledge. Nature 550, pp354-359, 2017
  • 石飛太一,飯田弘之:詰将棋問題の自動生成アルゴリズムに関する研究,北陸先端科学技術大学院大学課題研究報告書,2013
  • “ガイスター”: http://www.mobius-games.co.jp/Gester.htm, (参照 2019-02-10).
  • 末續鴻輝,織田祐輔:機械学習を用いないガイスターの行動アルゴリズム開発,GAT2018 論文集,pp13-16,2018
  • 佐藤佑史:ガイスターにおける自己対戦による行動価値関数の学習,電気通信大学学術機関リポジトリ,2015
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タイトルに関連する用語 (3件):
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