大貧民において不完全情報性がモンテカルロ法によるプレイヤに与える影響の調査
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
近年,ゲームの研究において,乱数によるシミュレーション (プレイアウト) を複数回行うことにより近似解を算出するモンテカルロ法を,プレイヤプログラムに適用する研究が注目されている.大貧民は不完全情報ゲームであり相手プレイヤの手札を知ることはできない.この不完全情報性がプレイアウトの精度を下げる要因のひとつとなる.そこで本研究では次の一手問題を用いた実験を行い,モンテカルロ法およびモンテカルロ木探索の性質と,手札情報の差によって各手役の評価値がどのように変化するか調査した.その結果,モンテカルロ法によるプレイヤは手札公開枚数が多くなるにつれてより正しい評価値を与え,さらに序盤と終盤で最善手の推定に有用な情報が異なることを確認した.
- 2012-07-06
著者
関連論文
- 正規表現マッチングの並列化とそのHadoopでの評価
- 領域限定言語に基づく最適経路問合せ
- 大貧民において不完全情報性がモンテカルロ法によるプレイヤに与える影響の調査
- 大貧民において他プレイヤのプレイアルゴリズムより受けるプレイヤの強さへの影響
- boost::protoを用いた融合変換機能付きライブラリの作成
- 木上のスケルトン並列プログラミングのための演算子生成器