ゲーム木に基づく並列探索での下位局面の分担

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2016-10-28
• タイトル: ゲーム木に基づく並列探索での下位局面の分担
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sharing Lower-Ranking Positions in Parallel Searching based on Game-Tree
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京大学総合文化研究科
• 著者所属: 東京大学総合文化研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Arts and Sciences, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Arts and Sciences, The University of Tokyo
• 著者名: 横山, 秀; 金子, 知適
• 著者名(英): Shu, Yokoyama; Tomoyuki, Kaneko
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ゲーム木探索の並列化手法 P-GPP は，将来到達する可能性の高い有望な局面を予想し，ワーカ計算機に割り当てて非同期に探索させる手法である。これにより，先読みしていた局面が実際に現れた場合，長い時間その局面を探索していたことになり，pondering と同等の効果を得ることができる。また，有望度の順位が低い局面は，複数の兄弟局面をまとめてひとつのワーカで探索することで，合法手の分岐よりも少ないワーカ数での並列探索を可能にしている。提案手法では，有望度の順位が低い局面の扱いを改善し，より高い確率で pondering の効果が得られるような局面分担を行う。複数局面をまとめたワーカは，既存手法では兄弟局面に対して1つであったのに対し，提案手法では，複数のワーカを用いて均等に局面を分担する。この手法を評価するためのシミュレーション実験を行い，既存手法と同等以上の性能が期待できることを確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: P-GPP is parallel game-tree search method. In P-GPP, promising moves which have a high possibility to play are predicted and assinged to the worker computers. Each worker asynchronously searches assigned moves in advance. When the predicted move is realized on the board, the worker in charge of the move takes advantage of additional thinking time. It is equivalent to the pondering effect. Moves which have low possibility to play are aggregated and assigned to one worker for each sibling group. We present an improvement method of worker allocation for low probability moves in order to enforce the pondering effect. In this method, multiple workers serve the group of low probability moves, through splitting equally the group. We evaluated this method in a simulation, promising results for improving play-strength were observed.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2016論文集; 巻 2016, p. 1-5, 発行日 2016-10-28
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会