2024-03-29T01:40:59Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001969182023-11-17T02:17:36Z06504:09795:09801
ランダムな試行の学習によって構成された15パズルの評価関数についてjpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00196828/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=196918&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan名城大名城大伊藤, 康太山本, 修身15パズルなどのスライディングパズルの評価関数は,通常そのパズルの構造に基づいて構成される.これに対して本稿で示す15パズルの評価関数は,実際にゴール状態からスタートしてそのパターンを崩していくことで得られるパターン列を利用して構成される.提案手法では,この列を教師データとして学習させたニューラルネットワーク(NN)を構成し,さらに15パズルを崩す過程で頻繁に出現するパターンを見つけ出しそこからランダムに探索することで,よりよい教師データが得た。このような手法によりマンハッタン距離和関数に比べて探索ノード数が4,200倍程度効率的な評価関数が得られた.AN00349328第81回全国大会講演論文集201913853862019-02-282019-05-29