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.

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.2013, no.4, pp.1-6, 2013-02-25

被引用文献数

4

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多人数ゲームでは,自分のプレイが自分の利得と関係なく他プレイヤの利得のみに影響する状態が発生する.そのため,多人数ゲームでは,他のプレイヤのプレイアルゴリズムに影響を受けて各プレイヤの強さが変動する可能性がある.本研究では,多人数不完全情報ゲームである大貧民を用いて,他プレイヤのプレイアルゴリズムの違いがプレイヤの強さに与える影響について調査した.同程度の強さを持つプレイヤとして,ヒューリスティックなルールに基づいてプレイするルールベース型,手役につけた評価値をもとにプレイする評価値型,モンテカルロ法により手役を決定するモンテカルロ型の3種類を用意した.さらに,これらよりも強いものを1種類,弱いものを1種類用意した.これらのプレイヤによる組合せを複数つくり対戦させ,対戦結果を比較した.その結果,自身と同じプレイヤが増えると,増えた分だけ得点を下げていく組合せを発見した.また,異なる強さのプレイヤの存在により,同程度の強さのプレイヤの得点差が変化することを確認した.In multi-player games, one's play may bring no gain to oneself but do some gain to others. This means the strength of a player can be affected by play algorithms of other players. In this study, we made a survey, for a multi-player imperfect-information game Daihinmin, how the difference of play algorithms of other players affect the strength of a player. We have made many experiments on several combinations of five players: three of them, rule-based player, evaluation-value-based player and naive Monte-Carlo player, are of almost the same strength; one is weaker than these three; the other is the strongest. From the experiments, we found some interesting results. First, in some combinations, the more players of the same algorithm attend, the less points the players get. Second, the strength of the three players varies when weaker or stronger players attend to the game.