UCTを用いたガイスターAIの研究

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-11-04
• タイトル: UCTを用いたガイスターAIの研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research of Geister AI using UCT
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ガイスター
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: UCT
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Nissy
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 早指しAgent
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Naotti
• 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: 松江工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Matsue College
• 著者名: 錦織, 光司; 青木, 蓮樹; 橋本, 剛
• 著者名(英): Nishikori, Koji; Aoki, Renju; Hashimoto, Tsuyoshi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年, 麻雀やポーカーといった不完全情報ゲームではAI が人間を超えたが，ガイスターや軍人将棋のようなチェス型の不完全情報ゲームでは強いAI が実現されていない．将棋，囲碁，チェスといった完全情報ゲームでは，人間よりも強いAI が開発されているが，完全情報ゲームの探索方法を不完全情報ゲームに用いると戦略融合の影響を受ける．本研究では，ガイスターを題材にUCT を用いた不完全情報ゲームAI の実現について議論する．既存手法では先にゲームの状態を決めて探索している．この方法をガイスターに用いると，先に相手駒の種類を決めてから探索することとなり，戦略融合の悪影響を受けやすいが，他の方法はこれまで検討されていない．そこで，先に駒種を決めて探索する方法以外に，勝敗判定に必要な最小限の駒種を決めて探索する方法と最後まで駒種を決めないで探索する方法を検討し，対戦実験により，性能を比較した．
• 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, AI has surpassed humans in imperfect information games such as mahjong and poker, but strong AI has not been achieved in chess-type imperfect information games such as Geister and military chess. Although AI has been developed that is stronger than humans in complete information games such as Shogi, Igo, and chess, the use of search methods from complete information games for incomplete information games is affected by strategy fusion. In this study, we discuss the realization of AI for incomplete information games using UCT, taking Geister as a case study. Existing methods search the game by determining the game state first. However, this method is susceptible to the negative effects of strategy fusion, because the search is performed after determining the types of opponent’s pieces. Therefore, we have examined the method to search for the minimum number of piece types necessary to determine the winner and the method to search without determining the piece types until the end, in addition to the method to search by determining the piece types first, and compared the performance of these methods in a game experiment.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2022論文集; 巻 2022, p. 88-95, 発行日 2022-11-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会