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

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26280130
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: エンタテインメント・ゲーム情報学
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 横山 大作 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (80345272)
• 連携研究者: 鶴岡 慶雅 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50566362)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: 人工知能 / アルゴリズム / ゲーム情報学

研究成果の概要

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用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なければならない」ような問題領域においては終息が遅く、適用が難しい。我々は、局面評価値の確率分布をゲーム木でそのまま取り扱えるベイジアンアプローチに基づいた探索アルゴリズムについて、分散計算の適用による効率化の可能性を検証した。

自由記述の分野

ゲーム情報学