GAとTD(λ)学習の組み合わせによるゲーム局面評価パラメータの調整(学習1)
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概要
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ゲームの局面評価パラメータの調整において,進化的アルゴリズム(EA)及び強化学習を単独で用いた事例は数多く存在するが,これらの手法を組み合わせて用いた事例は極めて少ない.本研究では,遺伝的アルゴリズム(GA)及びTD(λ)学習をハイブリッドGAの考え方に基づいて組み合わせる手法を提案する.本手法をオセロの局面評価パラメータの調整に用い,GAとTD(λ)学習のバランスを取るパラメータの最適値を実験的に決定した.そして,本手法と従来手法を比較した結果,本手法によって調整されたパラメータは従来手法によって調整されたパラメータに対して54.3%〜69.5%の勝率を記録した.
- 2009-03-02
著者
-
田浦 健次朗
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
田浦 健次朗
東大 大学院情報理工学系研究科
-
近山 隆
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 基盤情報学専攻
-
近山 隆
東京大学大学院工学系研究科
-
近山 隆
東京大学新領域創成科学研究科
-
近山 隆
日本ソフトウェア技術会
-
近山 隆
東大
-
近山 隆
新世代コンピュータ技術開発機構
-
横山 大作
東京大学IRT研究機構
-
柴田 剛志
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
柴田 剛志
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
-
田浦 健次郎
東京大学
-
矢野 友貴
東京大学工学部電子情報工学科
-
近山 隆
東京大学大学院 工学系研究科
-
柴田 剛志
東京大学大学院 情報理工学系研究科
-
近山 隆
東京大学大学工学系研究科
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