2014 Fiscal Year Annual Research Report
確率分布を反映したゲーム木の大規模分散モンテカルロ木探索
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26280130
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
横山 大作 東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (80345272)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 人工知能 / アルゴリズム / ゲーム情報学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現実世界の大規模な探索問題は全解探索は困難であり、有用そうな部分を選択的に探索するアルゴリズムが用いられる。ゲーム木の探索はこのような問題の一例であり、近年提案されたモンテカルロ木探索がその有効性から広まっているが、将棋など「細い正解の一本道をたどらねばならない」ような問題領域においては収束が遅く、適用が難しい。この問題に対処するため、本年度は、ベイジアンアプローチに基づく分散モンテカルロ木探索アルゴリズムを設計し、激指を用いて分散計算アプリケーションの試験実装を行い、設計の妥当性と実装方法の評価を行うとともに、性能の改善手法の検討を行った。
基本となる提案手法のアルゴリズム設計、およびその性能に関する基礎的な検討結果について、以下の学術論文誌ならびに国際会議に採録され発表を行い、提案手法の有効性と有用性が確認できた。
- 横山 大作, 喜連川 優, ベイジアンアプローチに基づくモンテカルロ木探索アルゴリズムの将棋への適用と評価, 情報処理学会論文誌, Vol. 55, No. 11, pp. 2389-2398, (2014-11-15)
- Daisaku Yokoyama, Masaru Kitsuregawa, A Randomized Game-Tree Search Algorithm for Shogi Based on Bayesian Approach, The 13th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2014), pp. 937-944, (2014)
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度の研究計画目標は、ベイジアンアプローチに基づく分散モンテカルロ木探索アルゴリズムを設計し、激指を用いて分散計算アプリケーションの試験実装を行い、設計の妥当性と実装方法の評価を行うとともに、性能の改善手法の検討を行うことであった。アルゴリズムの設計については順調に実現でき、試験実装をもとにしたアルゴリズムの基礎的な性能評価を行うことができた。これらの成果をまとめた複数の論文が採録され、有用性の確認も行えた。計画通りに進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究は計画に従っておおむね順調に進展しているため、今後も計画に従って研究を進めていく。具体的には、27年度には、26 年度の成果を元に本格実装を行ない、性能面の評価と改善を行う。さらに、より大規模な実験環境での実験に備え、シミュレーションなどを用いた予備実験による評価を行って、性能面でのボトルネックなどの改善手法検討を行うことを目指す。28年度にはより大規模な実験環境での実験を行い、実用性の評価を行うとともに、性能の改善を行う。
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| Causes of Carryover |
研究に関する調査のために参加を予定していた国際学会(International Conference on Advances in Computer Games)の開催時期が2015年度に入ったため、旅費の利用を次年度に繰り越すことが適切となった。また、購入予定の計算サーバの一部について、性能の高いCPUが2015年度に購入可能になるとの情報が得られたため、それを購入するほうがより適切であるとの結論に達した。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
国際学会への参加を予定しており、旅費として利用する。また、性能が向上した計算サーバを導入する。
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Research Products
(4 results)
