著者

水上 直紀 中張 遼太郎 浦 晃 三輪 誠 鶴岡 慶雅 近山 隆

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.55, no.11, pp.2410-2420, 2014-11-15

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本論文では,牌譜を用いた教師付き学習による麻雀プログラムの作成法について述べる.まず,上級者の牌譜を用いたパーセプトロン学習によって1人麻雀プレイヤを作成し,それを拡張することによって4人麻雀への適用を行う.拡張は,1人麻雀プレイヤに「降り」と「鳴き」の機能を教師付き学習によって導入することで行った.オンライン麻雀サイト「天鳳」で作成されたプログラムの実力を評価した結果,レーティングとして,平均的な人間プレイヤーの実力を大きく上回る1,651点が得られた.This paper describes a supervised machine learning approach for building a mahjong program. We start with building a one-player mahjong program by Perceptron learning with game records of expert human players,and adapt it to four-player mahjong. The adaptation is achieved by incorporating the "folding" and "calling" functionalities that are separately learned from game records. We have evaluated the playing strength of the resulting program on a large online mahjong site "Tenhou". The program has achieved a rating of 1,651, which is considerably higher than that of the average human player.