著者
大月 龍 前田 新一 石井 信
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.113, no.500, pp.275-280, 2014-03-17

近年、囲碁をプレイする人工知能エージェントにおいてUCT探索に基づく先読みアルゴリズムの有効性が示され、注目を集めている。本研究では、ぷよぷよの大連鎖を目的として、UCT探索に基づく新しい先読みアルゴリズムを提案する。ぷよぷよは、落下型パズルゲームの一種であり、落下してくるピースを操作して大連鎖を構築するが、将来どんなピースが落下してくるかを事前に知ることがで.きない。このような場に晒されていない情報が存在する不完全情報ゲームでは、その隠れた情報のために多くの可能性を考慮する必要が生じ、先読みを困難にする。提案するアルゴリズムでは、自分が選択可能な手と場から確率的に与えられる手を区別し、その区別をもとにした探索と評価値の更新を行う。これにより、ぷよぷよのような不完全情報ゲームにおいても、限られた計算時間内に、大連鎖を実現するような効率的な先読みが可能であることを示す。

言及状況

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This paper talks about using a Monte Carlo algorithm to play "incomplete information games", such as Puyo Puyo https://t.co/Socggeee01 Puyo is an incomplete information game because you only see two pieces ahead. To plan further ahead than that, an AI has to search a huge space.
論文に「おじゃまぷよ」という単語が出て来るの好きですね > (Otsuki et al 2014) “不完全情報ゲームに対する階層化したモンテカルロ探索とそのぷよぷよへの適用”, https://t.co/cqe7LWDtfw

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