著者

伊藤 毅志 小幡 拓弥 杉山 卓弥 保木 邦仁

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.11, pp.3030-3037, 2011-11-15

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本論文では,将棋プログラムの新たな並列処理手法を提案する.このアルゴリズムは,複数の思考プログラムの候補手の中から一つの手を選択する手法である.このアルゴリズムを合議アルゴリズムと呼ぶ.本論文では,将棋における合議手法の提案と評価を行い,また単一プログラムからでも乱数を用いた合議手法を提案しその有効性も示した.さらに,YSS,GPS将棋,Bonanza等の有名な強豪プログラムをこの合議アルゴリズムで組み合わせることで,その各々のプログラムよりも強くなることを示した.

著者

杉山 卓弥 小幡 拓弥 斎藤 博昭 保木 邦仁 伊藤 毅志

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2009論文集

巻号頁・発行日

vol.2009, no.12, pp.59-65, 2009-11-06

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コンピュータ将棋において,複数のクライアントの意見から1 つの指し手を選択する合議アルゴリズムが注目されている.非常にシンプルな手法ながら,この合議アルゴリズムによって,思考エンジンの性能改善が報告されている.本研究では,各クライアントの指し手に加えて,局面の優劣評価の値も利用する新しい合議法について報告する.正規乱数を用いて局面評価値を修正し生成された複数クライアントから,最大の評価値を付けたクライアントの意見を採用する楽観的合議法を提案し,その有効性と仕組みについて議論する.

著者

杉山 卓弥 小幡 拓弥 斎藤 博昭 保木 邦仁 伊藤 毅志

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2009論文集

巻号頁・発行日

vol.2009, no.12, pp.59-65, 2009-11-06

著者

小幡 拓弥 杉山 卓弥 保木 邦仁 伊藤 毅志

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2009論文集

巻号頁・発行日

vol.2009, no.12, pp.51-58, 2009-11-06

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本稿では、将棋プログラムの新たな並列処理手法である”合議アルゴリズム”を提案し、その効果について検証した様々な実験を報告する。合議アルゴリズムは複数の思考プログラムの意見を集めて指し手を決定する手法で、疎結合マルチプロセッサにおける動作によく向いている。筆者らは合議アルゴリズムを用いて強豪プログラム同士を連結し、より強いプログラムを作ることに成功した。また、単一の思考プログラムから簡易な方法で複数のプレイヤを作り合議させる手法を提案し、その有効性を示した。

著者

杉山 卓弥 小幡 拓弥 斎藤 博昭 保木 邦仁 伊藤 毅志

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.51, no.11, pp.2048-2054, 2010-11-15

被引用文献数

1

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コンピュータ将棋において,複数のプレイヤの意見から1つの指し手を選択する合議アルゴリズムが注目されている.多数決による合議では,単純な手法であるにもかかわらず,単体のプレイヤに比べてパフォーマンスが向上することが報告されている.本研究では,各プレイヤの指し手に加えて,局面の優劣評価の値も利用する新しい合議法について報告する.正規乱数を用いて局面評価値を修正し生成された複数プレイヤから,最大の評価値を付けたプレイヤを選択する楽観的合議法を提案し,その有効性と仕組みについて議論する.The consultation algorithm, which selects a move based on decisions made by multiple players, recently attracted considerable attention in the computer Shogi community. It was reported that the consultation algorithm based on majority voting improved the strength of a computer Shogi program despite the simplicity of the algorithm. In this paper, we present a new consultation approach which utilizes not only the actual moves provided by the players but also the evaluation values of the moves. The proposed approach, optimistic consultation, selects a player that scores the highest evaluation value among the multiple players. Here, the multiple players are prepared by adding normal random noise to the original evaluation function. The performance and the mechanism of the algorithm are analyzed.