@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213445,
 author = {栃川, 純平 and 竹内, 聖悟 and JUNPEI, TOCHIKAWA and SHOGO, TAKEUCHI},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2021論文集},
 month = {Nov},
 note = {ガイスターにおけるモンテカルロベースのプレイヤーは，プレイアウトではランダムプレイアウトを行っている．ランダムプレイアウトでは，指手をランダムに選択しているため実際には指さないような手を指すことが多くなる．これを少なくするために囲碁や General Game Playing，カードゲームではプレイアウトにある程度人間の知識を使用したルールベースの方策を持たせているものがある．Ms.Pac-Manにおいて遺伝的プログラミング (GP) を使ってプレイアウトポリシーを作成する研究があった．本研究では，GP を用いてプレイアウト方策を作成し，モンテカルロベースプレイヤーの性能向上を目指す．GP で方策の作成を行い，得られた方策を使用したモンテカルロ木探索プレイヤーとそうでないプレイヤーで対戦実験を行った結果から提案手法の有効性を確認した．, In Geister, Monte Carlo-based players use random playouts. Since the move selection is random, unrealistic moves are often chosen. To reduce this problem, rule-based policies using human knowledge are used in Go, General Game Playing, and card games. There was a research on creating a playout policy using genetic programming (GP) in Ms.Pac-Man. In this study, we aim to improve the performance of player by creating playout policy using GP. We confirmed the effectiveness of the proposed method from the results of the experiments using the created policies.},
 pages = {124--129},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {モンテカルロ木探索ガイスターにおける遺伝的プログラミングを用いたプレイアウト方策の作成},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}