| 研究課題/領域番号 |
16K00505
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
エンタテインメント・ゲーム情報学
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
前川 仁孝 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (90267419)
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| 研究協力者 |
中村 あすか
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | コンピュータ囲碁 / 人工知能 / ゲーム情報学 / 合議アルゴリズム / モンテカルロ木探索 / 囲碁 / ゲームプログラミング / 計算機システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，コンピュータ将棋において有効なアルゴリズムである合議アルゴリズムを用いて，強い囲碁プログラムを作成することを目的としたものである．合議アルゴリズムは，複数のプログラムの思考結果を用いて多数決を行うことで，次手の着手を決定する．一方で，人間による多数決では，戦略的な投票行動を行うことが一般的である．このため，合議アルゴリズムを用いた囲碁プログラムに対しても，戦略的な投票行動を組み込んだアルゴリズムを提案した．提案するプログラムを実装し，評価した結果，囲碁のプログラムにおいても，人間と同様に戦略的な投票行動が有効に働くことが確認できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究によって得られた知見は，囲碁プログラムだけでなく，アンサンブル学習のように複数のプログラムから得られた出力結果を用いて多数決を取るようなアルゴリズムに対しても応用できると考えらる．このため，人工知能の分野だけでなく幅広い分野に対して貢献することができると考えられる．
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