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J-GLOBAL ID：201102235919470612   整理番号：11A0493759

ゲーム記録によるゲーム木探索方式の評価

Evaluation of Game Tree Search Methods by Game Records

著者 (3件)： TAKEUCHI Shogo (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  KANEKO Tomoyuki (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  YAMAGUCHI Kazunori (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games  (IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games)
巻： 2  号： 4  ページ： 288-302  発行年： 2010年12月 
JST資料番号： W2264A  ISSN： 1943-068X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゲーム木探索方式には評価関数によるものとモンテカルロ木探索(MCTS)がある。前者はチェスなどに広く利用され,評価関数が所与の位置の質を評価(評価値と呼ぶ)するが線形結合による評価関数の適切な構成が困難である。後者は強力な計算機囲碁プログラムを可能にしたが,パターンなどの機能拡張による効果が未検討で,シミュレーションの品質計測が求められる。ミニマックス探索およびMCTS,両ゲーム木探索方式に適用できる評価方式を提示した。位置をゲーム記録や探索から勝ち/敗け/引分けと関連付け,評価値の勝利確率をある許容範囲内の評価値を持つ位置の平均勝利確率によって近似する。評価値と勝利確率との関係からゲーム木探索を多様に評価できる。勝利確率の評価値に対するプロットを評価曲線と呼ぶ。優良ゲーム木の評価曲線はコンシステンシーと単調性を持ち,プロット特性の有無からその良不良を決定できる。評価値を勝利確率の評価と見做すことによって複数の精度評価基準を導出した。囲碁,チェス,オセロおよび将棋上で多数の実験を行い,評価曲線と精度評価基準の効率性・有効性を確認した。

シソーラス用語： ミニマックス法 ,  *木探索 ,  ゲーム理論 ,  *ゲーミングシミュレーション ,  *評価関数 ,  *モンテカルロ法 ,  コンシステンシー【計算機】 ,  発見的方法 ,  確率近似 ,  機械学習 ,  評価基準
準シソーラス用語： ゲーム木

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ゲーム ,  木探索 ,  評価