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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232320 2025-01-19T10:28:47Z 6164:6805:6807:11585

攻撃側が置くタイルの数を選択できる対戦型2048に対するニューラルネットワークプレイヤの学習 Training Neural-Network Players for Two-Player 2048 in Which Offense Player can Choose 2 or 4 Tiles to Put 小田, 駿斗 松崎, 公紀 Hayato, Oda Kiminori, Matsuzaki 対戦型2048, 強化学習, ニューラルネットワーク, 非対称型対戦ゲーム 対戦型2048は，確率的一人プレイヤゲーム「2048」を二人プレイヤゲームに拡張したものである．対戦型2048の特徴の一つは，攻撃側と防御側でプレイが非対称なことである．これまで2015年のGPCCの問題として採用され，いくつかのプレイヤが実装された．そのうち，松崎らは，Nタプルネットワークおよびニューラルネットワークを利用したプレイヤ作成について過去のプログラミングシンポジウムにて発表した．しかし，それらの研究では，攻撃側プレイヤの置くタイルの数に関して異なるルールが採用されていたため，得られた結果について直接比較することができなかった．本研究では，第62回プログラミングシンポジウムで発表したニューラルネットワークプレイヤをもとに，攻撃側プレイヤが 2 と 4 のタイルのどちらを置くかを自由に選べるルールのもとで学習を行った．本研究で得られた最も強い攻撃側プレイヤでは，複数の防御側プレイヤに対して，平均得点 1896，最高得点 10780（最大タイルは1024）となった． conference paper 情報処理学会 2022-01-07 application/pdf 第63回プログラミング・シンポジウム予稿集 2022 33 42 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/232320/files/IPSJ-WPRO2022009.pdf jpn