著者

地曳隆将 松崎公紀

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.15, pp.1-7, 2014-03-10

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棋譜を教師データとした評価関数の学習は,特にコンピュータ将棋において有効とされている.本研究では,コンピュータ大貧民を対象として,棋譜を教師データとした提出手役評価関数の学習を行いその性能を評価した.提出手役評価関数には 3 層ニューラルネットワークを用いた.提出手役評価関数の性能を評価するため,棋譜で提出した手役との一致率を調査した.その結果,学習に使用する教師データを増やすことで一致率が上昇したが,教師データ数 15000 程度で一致率が頭打ちになることが確認された.教師データ数 15000 の棋譜評価関数では,未知の盤面に対する提出手役一致率が 69%であった.

著者

森田茂彦 松崎公紀

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.14, pp.1-5, 2014-03-10

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チェスや将棋などにおいて,プレイヤの強さを数値として表すレーティングシステムが広く用いられている.レーティングアルゴリズムとして良く知られるイロレーティングでは,プレイヤ間のレート差と勝敗によってレートの増減が計算される.特に,弱いプレイヤが強いプレイヤに勝つと,レートの増分が大きくなる.本研究では,大貧民を対象としたレーティングアルゴリズムを提案する.大貧民では,プレイヤの強さに加えて,初期手札の良さが勝敗に大きく影響する.そのため,初期手札の良し悪しに差がある場合,従来のレーティングアルゴリズムを用いるとレートの増減が過剰であったり不足することが起こりうる.この問題を解決するため,初期手札の不均等性を考慮に入れたレーティングアルゴリズムを提案し,そのアルゴリズムについて評価を行う.

著者

森田茂彦 松崎公紀

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI)

巻号頁・発行日

vol.2014-GI-31, no.14, pp.1-5, 2014-03-10

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チェスや将棋などにおいて,プレイヤの強さを数値として表すレーティングシステムが広く用いられている.レーティングアルゴリズムとして良く知られるイロレーティングでは,プレイヤ間のレート差と勝敗によってレートの増減が計算される.特に,弱いプレイヤが強いプレイヤに勝つと,レートの増分が大きくなる.本研究では,大貧民を対象としたレーティングアルゴリズムを提案する.大貧民では,プレイヤの強さに加えて,初期手札の良さが勝敗に大きく影響する.そのため,初期手札の良し悪しに差がある場合,従来のレーティングアルゴリズムを用いるとレートの増減が過剰であったり不足することが起こりうる.この問題を解決するため,初期手札の不均等性を考慮に入れたレーティングアルゴリズムを提案し,そのアルゴリズムについて評価を行う.