2004 Fiscal Year Annual Research Report
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16700130
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
金子 知適 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助手 (00345068)
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| Keywords | 探索 / df-pn / 学習 / 詰将棋 |
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| Research Abstract |
今まで知識なしで動かしていたアルゴリズムに,知識を組み込むことで効率化する研究を行なった.また,ハードウェアの進歩により扱えるデータの量が増えた利点を活用し,組み込む知識を自動的に獲得させる際に大規模な計算を行うことで信頼性を追及した.対象としては適度に複雑でかつ成果が期待できる題材として,探索問題の一つである将棋プログラムを選び,そこで用いられるアルゴリズムと知識の組み合わ方を整理し,そのような知識を自動的に獲得することを目標に研究を行なった.
具体例には,depth first proof number searchを知識を用いて効果的に活用するための研究として次の3点を行いそれぞれ成果を得た.(1)詰将棋探索の制御に知識を用いて効率的に詰を発見することと,その知識を統計に基づき自動的に獲得すること.(2)詰将棋探索のコストと詰が分かった場合のメリットのトレードオフを解決するために,詰将棋探索を行うかどうかを判定するための手法の提案と,そこで用いられる知識の自動的な獲得.(3)将棋の終盤において,攻め合いでの一手勝を計算可能とするために,詰や必至の概念を一般化した探索の枠組の提案と,その効率化のために知識を用いる道筋の整備.
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