|
現実世界の大規模な探索問題は全解探索は困難であり、一部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、モンテカルロ木探索が有効とされているが、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。我々が以前提案したアルゴリズムを改善するために、性質の異なる複数の評価手法を活用できるモンテカルロ木探索手法を検討した。検証の結果、適用の可能性が示されるとともに、効率的な実装方法の検討などが課題として明らかになった。また、実用的な探索アプリケーションへの応用可能性についても検討を行った。
|
