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Applying heuristics to complex games close to real-world competition

Research Project

Project/Area Number 16K00503
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Entertainment and game informatics 1
Research InstitutionThe University of Electro-Communications

Principal Investigator

Hoki Kunihito  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (00436081)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 西野 順二  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (00281030)
伊藤 毅志  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40262373)
村松 正和  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (70266071)
Project Period (FY) 2016-04-01 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2016: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywordsゲーム人工知能 / 機械学習 / ヒューリスティック探索 / 大貧民 / カーリング / 麻雀 / 人工知能 / 囲碁
Outline of Final Research Achievements

Aiming to develop competitive artificial intelligence by achieving the scale-up of existing heuristics in games that are close to competition in the real world, where there are many options for actions, and situations and state transitions can only be partially observed. This research was carried out by using Go, Mahjong, a card game, chess, digital curling, etc., provided a new algorithm to realize the aim, and was published in several papers.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ゲームに勝つ人工知能の作成はグランドチャレンジの側面を持つ。研究成果の公開は、科学技術発展の指針となり、これが社会への貢献となる。また、デジタルゲームにおいて人工知能が一定の強さを獲得できるのであれば、デジタルゲームのエンターテイメント性向上に貢献し得る。さらに、本研究は、経済活動や政治活動などに代表される実世界の競争における人工知能開発に向けての足掛かりとなることが期待される。

Report

(5 results)
  • 2019 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2018 Research-status Report
  • 2017 Research-status Report
  • 2016 Research-status Report
  • Research Products

    (14 results)

All 2020 2019 2018 2017 2016

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Acknowledgement Compliant: 2 results) Presentation (11 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] 強化学習法によるデジタルカーリングの初歩的な行動知識の獲得2018

    • Author(s)
      松井亮平, 保木邦仁
    • Journal Title

      情報処理学会論文誌

      Volume: 59 Pages: 2063-2073

    • NAID

      170000149890

    • Related Report
      2018 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Pure Nash Equilibria of Competitive Diffusion Process on Toroidal Grid Graphs2016

    • Author(s)
      1)Yuki Sukenari, Kunihito Hoki, Satoshi Takahashi, Masakazu Muramatsu
    • Journal Title

      Discrete Applied Mathematics

      Volume: 215 Pages: 31-40

    • Related Report
      2016 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
  • [Journal Article] 畳み込みニューラルネットワークを用いた囲碁における1局の棋譜からの棋力推定2016

    • Author(s)
      荒木伸夫、保木邦仁、村松正和
    • Journal Title

      情報処理学会論文誌

      Volume: 57 Pages: 2365-2373

    • NAID

      170000131092

    • Related Report
      2016 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
  • [Presentation] 4人でプレイするBlokusのAIプレイヤの強化学習2020

    • Author(s)
      大西紘史,保木邦仁
    • Organizer
      研究報告ゲーム情報学 (GI)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] CFR法とQ学習法の格闘ゲーム人工知能への適用2020

    • Author(s)
      山岡勇太,保木邦仁
    • Organizer
      研究報告ゲーム情報学 (GI)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] Nメンズモリスのコマの配置の数の分析2020

    • Author(s)
      武田弾,保木邦仁
    • Organizer
      研究報告ゲーム情報学 (GI)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] ゲーム人工知能の歴史~コンピュータ将棋と囲碁の躍進~2020

    • Author(s)
      保木邦仁
    • Organizer
      第13回情報科学シンポジウム, 東北学院大学
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Method for Constructing Artificial Intelligence Player with Abstraction to Markov Decision Processes in Multiplayer Game of Mahjong2019

    • Author(s)
      Moyuru Kurita, Kunihito Hok
    • Organizer
      arXiv:1904.07491v1 [cs.AI] (プレプリント)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] Watkins の Q(λ) 法に基づく Multiple Choice System のボスの強化学習2019

    • Author(s)
      吉田直人, 保木邦仁
    • Organizer
      情報処理学会ゲーム情報学研究会
    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Presentation] 大貧民の状態価値(期待順位)の強化学習2018

    • Author(s)
      桑原和人、保木邦仁
    • Organizer
      情報処理学会研究報告、2018-GI-39
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] “Double-Fritz with boss”のボスをニューラルネットワークに置き換える研究2018

    • Author(s)
      菅原真、保木邦仁
    • Organizer
      情報処理学会研究報告、2018-GI-39
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 有向非巡回グラフで表現された1人麻雀の探索アルゴリズム2017

    • Author(s)
      栗田萌、保木邦仁
    • Organizer
      第22回ゲームプログラミングワークショップ
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 麻雀1局の目的に応じた抽象化と価値推定からなるプレイヤの開発2017

    • Author(s)
      栗田萌、保木邦仁
    • Organizer
      第22回ゲームプログラミングワークショップ
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 麻雀における他家の手牌と待ちの予測に基づく放銃確率推定2017

    • Author(s)
      栗田萌、保木邦仁
    • Organizer
      情報処理学会研究報告、2017-GI-38
    • Related Report
      2017 Research-status Report

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Published: 2016-04-21   Modified: 2021-02-19  

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