WEKO3
アイテム
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
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232320
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23232071d8290a-63ee-403c-a839-7d20a2a2c1c5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-WPRO2022009.pdf (484.7 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-01-07 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 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 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Training Neural-Network Players for Two-Player 2048 in Which Offense Player can Choose 2 or 4 Tiles to Put | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 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 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 高知工科大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 高知工科大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kochi University of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kochi University of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
小田, 駿斗
× 小田, 駿斗
× 松崎, 公紀
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| 著者名(英) |
Hayato, Oda
× Hayato, Oda
× Kiminori, Matsuzaki
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||||
| 書誌情報 |
第63回プログラミング・シンポジウム予稿集 巻 2022, p. 33-42, 発行日 2022-01-07 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
