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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. ゲームプログラミングワークショップ(GPWS)
  4. 2017

確率的選択探索の将棋への適用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183832
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183832
fe2789d6-abb6-4875-b1ae-232a746c2d57
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GPWS2017005.pdf IPSJ-GPWS2017005.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2017-11-03
タイトル
タイトル 確率的選択探索の将棋への適用
タイトル
言語 en
タイトル Stochastic Selective Search Applied to Shogi
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コンピュータ将棋
キーワード
主題Scheme Other
主題 確率的選択探索
キーワード
主題Scheme Other
主題 Boltzmann分布
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
芝浦工業大学工学部情報工学科
著者所属
芝浦工業大学工学部情報工学科
著者所属
芝浦工業大学工学部情報工学科
著者所属
著者所属
(株)コスモ・ウェブ
著者所属(英)
en
Shibaura Institute of Technology
著者所属(英)
en
Shibaura Institute of Technology
著者所属(英)
en
Shibaura Institute of Technology
著者所属(英)
en
著者所属(英)
en
Cosmoweb Co.,Ltd
著者名 桐井, 杏樹

× 桐井, 杏樹

桐井, 杏樹

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原, 悠一

× 原, 悠一

原, 悠一

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五十嵐, 治一

× 五十嵐, 治一

五十嵐, 治一

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森岡, 祐一

× 森岡, 祐一

森岡, 祐一

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山本, 一将

× 山本, 一将

山本, 一将

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著者名(英) Azuki, Kirii

× Azuki, Kirii

en Azuki, Kirii

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Yuichi, Hara

× Yuichi, Hara

en Yuichi, Hara

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Harukazu, Igarashi

× Harukazu, Igarashi

en Harukazu, Igarashi

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Yuichi, Morioka

× Yuichi, Morioka

en Yuichi, Morioka

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Kazumasa, Yamamoto

× Kazumasa, Yamamoto

en Kazumasa, Yamamoto

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,Boltzmann分布を用いたSoftmax探索に基づく選択探索の一方式を提案する.本探索方式はモンテカルロ木探索の一種と見なすこともできるが,葉局面の評価にplayoutではなく局面評価関数のみを用いる.本探索方式ではルートノードからの確率的選択によるモンテカルロ・サンプリングの反復により探索木を生長させる.また,サンプリングごとにスレッドを割り当てることにより,非同期な並列化が容易に実現できる.さらに,局面評価関数の学習も探索時に生成された探索木に対して探索時と同様なモンテカルロ・サンプリングの反復により並列的に実現できる.本探索方式の有効性については,将棋において実際に予備的な探索実験を行うことにより検証した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a stochastic selective-search algorithm based on softmax search using a Boltzmann distribution function that is classified to the Monte Carlo Tree Search algorithm. It does not use a playout; it uses a positional evaluation function for evaluating leaf nodes. We developed a search tree from a root node by iterative Monte Carlo sampling. Asynchronous parallel processing can be easily realized by assigning a thread to each sampling procedure. Moreover, evaluation functions can be learned by applying the same sampling method as in looking for search trees. In this paper, in our preliminary experiments we applied our search algorithm to shogi, a Japanese version of chess, and reported the results.
書誌情報 ゲームプログラミングワークショップ2017論文集

巻 2017, p. 26-33, 発行日 2017-11-03
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 03:30:15.072637
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