- 著者
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佐藤 誠
中村 貞吾
- 出版者
- 電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会
- 雑誌
- 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2014, pp.360-360, 2014
モンテカルロ木探索は、探索空間が膨大な囲碁などのゲームをプレイするAIにおいて有効性が示されている。本研究では、ターン制ストラテジーゲームにおいてモンテカルロ木探索を活用してAIの強化を行う。対象とするゲームはCEDEC 2013 AI CHALLENGE で使用された「Terraforming」 とする。ターン制ストラテジーゲームでは、1回の手番で複数の駒を動かせるため、探索空間は膨大なものとなり、単純な探索は難しい。そこで、着手を限定したモンテカルロ木探索を用いて Terraforming をプレイするAIの勝率を高める。