ランダムゲーム木における相手モデルの過小過多の実験的解析
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概要
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ゲーム木探索アルゴリズムにおいて自分が相手プレイヤーモデルの知識を完全に所有していると仮定した上でゲーム木探索を行う手法(Opponent-Model Search)がある。このOM-Searchを実験的に評価するために、相手モデルを含むゲーム木モデルがある。このゲーム木モデルは相手の知識を完全に所有している場合のものであるが、もし自分が相手の知識を所有していなかったらどうなるのだろうか。本稿では、相手の知識の予測度δを定義し、δを加えた場合のゲーム木モデルを提案し、δを変化させることにより、ランダムゲーム木において、自分が相手を課題、過小評価したときにどのような傾向が現れたか数値的評価を行った。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
-
小谷 善行
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
徳田 浩
東京農工大学 工学部 電子情報工学科
-
小谷 善行
東京農工大
-
飯田 弘之
東京農工大学 工学部 電子情報工学科
-
岡田 徹
東京農工大学 工学部 電子情報工学科
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