勝率に近似させた評価関数の性能について
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概要
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シミュレーションによって獲得された勝率に基づいて着手を選択する研究が近年盛んに行われている.ところが対局のオンライン時に精度の高い勝率をシミュレーションによって獲得するためには時間がかかるという問題点がある.そこで本論文では機械学習を用いて評価関数を,あらかじめ対局のオフライン時に獲得した勝率に近似する手法を提案した.そしてブロックスデュオを実験環境として,得られた勝率近似関数の学習成果について考察し,オンライン時にモンテカルロシミュレーションから着手を選択するプログラムと対局することで本手法の方が優れた対局結果を示すことを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-06-19
著者
-
但馬 康宏
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
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
-
小谷 善行
東京農工大学大学院工学府
-
但馬 康宏
東京農工大学大学院工学府
-
但馬 康宏
電気通信大学電気通信学研究科電子情報学専攻
-
築地 毅
東京農工大学大学院工学府情報工学専攻
-
大崎 泰寛
東京農工大学工学部情報コミュニケーション工学科
-
小谷 善行
東京農工大
-
大崎 泰寛
東京農工大学大学院 工学府 情報工学専攻
-
但馬 康宏
東京農工大学 工学部 情報工学科
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