2010 Fiscal Year Annual Research Report
将棋の必至問題および最終盤を解くアルゴリズムの研究
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22700134
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
長井 歩 群馬大学, 大学院・工学研究科, 助教 (70375567)
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| Keywords | 詰将棋 / 探索 |
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| Research Abstract |
詰将棋を解くアルゴリズムの進歩を陰で支えるヒューリスティックスに着目する。適切なヒューリスティックスは個々の思考ゲーム特有の事情をうまく吸収し、探索アルゴリズムの本来の性能を引き出す意味で重要な技術である。
計算機によって詰将棋を解くアルゴリズムは、証明数や反証数を使った探索法によって大きく進歩した。証明数のみを使った先駆的な研究である脊尾によるC*アルゴリズムや、証明数と反証数を対等に利用したdf-pnアルゴリズムの開発により、詰将棋を解くプログラムは大きく進歩した。一方で、合駒処理を代表とするヒューリスティックスの導入も詰将棋を解くプログラムのパフォーマンスを向上させる大きな要因となってきたことも忘れてはならない。実際の思考ゲームに適用する場合、探索アルゴリズムの中に盛り込むのが困難な、それぞれのゲームに特有の事情を、適切なヒューリスティックスの導入によって吸収することにより、探索アルゴリズムが本来持つ潜在的なパフォーマンスを引き出すことができる。
本年度は、詰将棋をdf-pnアルゴリズムで解く際の効果的なヒューリスティックスについての研究を行った。その結果、ある3つのヒューリスティックスの組み合わせによって、詰将棋を解く速度を20%以上高速化することに成功した。また、証明数の二重カウントを防ぐためのDAG検出を行うことによって70%以上のパフォーマンス向上の効果があることを突き止めた。
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