著者

西村 友伸 大用 庫智 高橋 達二

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2012論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, no.6, pp.191-196, 2012-11-09

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本研究では甲野により提案された可変参照型緩対称推論をモンテカルロ木探索に応用させ,その効果を測る為にリバーシのAI に実装し,モンテカルロ木探索で広く利用されているUCT を実装したAI と対戦させた.その結果ある程度のプレイアウトの上ではUCT に勝ち越し,可変参照が木探索においても有効に作用することが分かった.