『紫駒』を用いたMinMax探索によるガイスターAIの研究

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-10-15
• タイトル: 『紫駒』を用いたMinMax探索によるガイスターAIの研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research of Geister AI by MinMax Method Using the Idea of “Purple Piece”
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文] 不完全情報ゲーム，ゲーム木探索
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00213202
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 株式会社Lightblue Technology
• 著者所属: 松江工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Lightblue Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Matsue College
• 著者名: 川上, 直人; 橋本, 剛
• 著者名(英): Naoto, Kawakami; Tsuyoshi, Hashimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，囲碁や将棋などの完全情報ゲームだけでなく，不完全情報ゲームの研究がさかんに行われている．麻雀，ポーカーといったカード型ゲームでは人間を超えるAIが実現している．一方，駒移動型不完全情報ゲームではまだ十分強いAIが報告されていない．本研究では，駒移動型不完全情報ゲームのテストベッドとして注目されている「ガイスター」を題材とし，終盤が強いAIに焦点を当て，まずはMinMax探索を用いた強いAIプレイヤ開発を目指す．ベースライン手法とした「色配置全列挙」には必勝手順を正しく選択できない場合がある．そこで，AND/OR木探索に用いられた『紫駒』のアイデアを導入する手法「紫駒AI」を提案し，MinMax探索に実装する．紫駒AIを実装したプログラムは，対戦実験の全プログラム（ランダム，ルールベース，色配置全列挙）に勝ち越した．紫駒AIは，負けにつながる危険な手を避け，確実な勝ちを狙う．また，紫駒AIはGAT2020ガイスターAI大会で8チーム中1位を獲得した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, there has been a lot of research on imperfect information games as well as perfect information games such as Go and Shogi. In card-based games such as mahjong and poker, AIs that can outperform humans have been achieved. On the other hand, strong AI has not yet been reported for piece-moving incomplete information games. In this study, we focus on AI that is strong in endgames, using “Geister”, which has attracted attention as a testbed for piece-moving imperfect information games, and first aim to develop a strong AI player using MinMax search. We employ an “Enumerating All Color Placements” method as a baseline method, but it may not be able to correctly select the winning move. Therefore, we propose “Purple Piece AI”, a method to introduce the idea of “Purple Piece” used in AND/OR tree search, and implement it in MinMax search. The program that implements the Purple Piece AI outperforms all the programs in the competitive experiments (random, rule-based, and EACP). The Purple Piece AI avoids risky moves that lead to losses, and aims for a sure win. In addition, the Purple Piece AI won the first place out of eight teams in the GAT2020 Geister AI competition.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 62, 号 10, p. 1716-1723, 発行日 2021-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764