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OA
カーリングAIに対するモンテカルロ木探索の適用
著者
大渡 勝己
田中 哲朗
雑誌
ゲームプログラミングワークショップ2016論文集
巻号頁・発行日
vol.2016, pp.180-187, 2016-10-28
本研究では連続空間のMDPに対するモンテカルロ木探索を基にした行動決定手法を提案する.提案手法を,カーリングの戦略を議論するために作成された「デジタルカーリング」システムにおける対戦プログラムに適用した.実験の結果,単純なシミュレーション方策を用いた場合だけでなく,カーリングの知識を用いた複雑なシミュレーション方策を用いた場合にも提案手法が有効に働くことを確認した.
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カーリングAIに対するモンテカルロ木探索の適用 のお話を聴いてるなう。 #GameAI
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