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

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.
著者
吉原大夢 大久保誠也
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.2013, no.4, pp.1-6, 2013-06-21

本研究の目的は,大貧民において,手札推定の成功率と得られる得点の間に,どのような関係があるかを明らかにすることである.そこで,2010 年度コンピュータ大貧民大会優勝プログラムである snowl を用いた計算機実験により,相手手札推定の有効性の検討を行った.まずはじめに,snowl ならびに大貧民サーバーの間でやり取りされる情報を変更することにより,相手手札推定の各成功率を模倣できる snowl を作成した.そして,相手手札推定の成功率を 0%,50%,100% とした各改造 snowl を通常 snowl 4 つと対戦させることにより,相手手札推定が得点にどの程度結び付くかを検討した.
著者
原田 将旗 古宮 嘉那子 小谷 善行
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.13, pp.1-4, 2014-03-10

麻雀において,引いてくる牌を仮定した後にランダムに牌を引いて捨てるシミュレーションでは,シミュレーション結果が自己の上がりに至りにくい.本論文では,手牌と今後引く可能性のある牌とをあわせた牌の集合から上がりを全探索する手法 Complete Hand Extraction(CHE) を提案する.CHE では探索で見つけた上がりに対し,手牌にあった各牌について,上がりパターンに必要のないものに評価を累積する.その評価が最大となった牌を着手する.CHE プレイヤとモンテカルロプレイヤ 2 プレイヤずつで対局を行わせた結果,CHE プレイヤが和了率 20.8%,24.4%,和了素点 6767,6483 となり,モンテカルロプレイヤの和了率 16.4%,21.0%,和了素点 6465,6194 を上回った性能を示した.On Mahjong, it is difficult to obtain complete hands from simulation results using simulation that draws and discards tiles randomly after assuming the tiles to be drawn. This paper proposes method Complete Hand Extraction (CHE), which fully searches complete hands from a hand and unseen tiles. After full search, CHE accumulates evaluation scores on tiles in a hand that is needless to generate the complete hand and selects the tile whose evaluation score is the maximum as a move. We performed experiment of playing Mahjong using two CHE players and two Monte Carlo players. The result show that CHE player whose winning rates are 20.8% and 24.4%, and average points are 6767 and 6483, is superior to Monte Carlo player, whose winning rates are 16.4% and 21.0%, and average points 6465 and 6194.
著者
我妻 敦 原田 将旗 森田 一 古宮 嘉那子 小谷 善行
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.12, pp.1-3, 2014-03-10

麻雀において,捨てると相手に上がられてしまう牌を正しく推定し,捨てないことにより損しないことは重要である.本論文では現在局面での牌の情報の特徴により SVR を用いて,捨てないことを決めるための牌の危険度を求めるという手法を提案する.評価方法として,人間が選択した牌とシステムが推定した牌の一致率を調査した.結果は危険度が最大の牌についての一致率は平均で 13.4%,危険度が最小の牌についての一致率は平均で 43.3%となった.It is important in Mahjong, to estimate correctly tiles which may be the part of complete opponent's hand and to reduce the loss without discarding it. In this paper, we propose a method to find the value of risk in tile discarding by using SVR based on the features of the information of tile in the current position. As the evaluation method, we investigated the rate of same selection of tiles selected by humans and by the system. As the result of the experiment, the rate of same selection of tiles of largest risk was 13.4% on average, and the rate of same selection of tiles of smallest risk was 43.4% on average.
著者
鈴木 裕俊 岸本 章宏
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.2009, no.27, pp.109-114, 2009-03-02

A*アルゴリズムとIDA*アルゴリズムは、最適解を保証しながら、パズルを解くことができる探索アルゴリズムである。本論文では、これらのアルゴリズムをスーパーパズに適用し、性能比較を行う。他のパズルにおける先行研究では、IDA*の方がA*よりも優れたアルゴリズムであることが知られている。本論文の実験では、先行研究の結果とは異なり、スーパーパズの探索空間の性質のために、A*の方がIDA*よりも高速に解答できることを示す。The A* and IDA* algorithms are the search techniques that can solve puzzles, while always guaranteeing optimal solutions. This paper adapts these algorithms to Superpuzz and compares their performance. According to previous research on other puzzles, IDA* has been shown to be superior to A*. However, unlike what is obtained in previous research, experi mental results presented in the paper show that A* solves problems more quickly than IDA*,because of a property of the search space of Superpuzz.