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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. 2024

バックギャモンのエンドゲームデータベース拡張の試み

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240728
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240728
162560e8-3e1e-4002-a065-221a721c706e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GPWS2024010.pdf IPSJ-GPWS2024010.pdf (641.1 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2024-11-15
タイトル
タイトル バックギャモンのエンドゲームデータベース拡張の試み
タイトル
言語 en
タイトル A Study of Expansion of the Endgame Database of Backgammon
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ボードゲーム
キーワード
主題Scheme Other
主題 バックギャモン
キーワード
主題Scheme Other
主題 エンドゲームデータベース
キーワード
主題Scheme Other
主題 後ろ向き帰納法
キーワード
主題Scheme Other
主題 グリーディ方策
キーワード
主題Scheme Other
主題 モンテカルロ法
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
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者名 三納, 侑樹

× 三納, 侑樹

三納, 侑樹

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保木, 邦仁

× 保木, 邦仁

保木, 邦仁

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著者名(英) Yuki, Sanno

× Yuki, Sanno

en Yuki, Sanno

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Kunihito, Hoki

× Kunihito, Hoki

en Kunihito, Hoki

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,2人零和不確定ゲームであるバックギャモンの終盤におけるデータベース(エンドゲームデータベース, EGDB)の拡張を目指す.そして,既存の GNU Backgammon で構築される両側ベアオフデータベース(BODB)では扱えない配置に対しても適切な勝率を求める.そのために,後ろ向き帰納法とグリーディ方策を用いたモンテカルロ法を採用する.後ろ向き帰納法によって,ベアオフされた駒が(黒, 白) = (14, 14), (13, 14), (14, 13) の配置の一部に対して,正確な勝率を求めることができた.また,グリーディ方策を用いたモンテカルロ法を,ベアオフされた駒が (黒, 白) = (14, 14) の配置集合に対して実行すると,全ての配置の推定勝率を高い精度で求められることが明らかになった.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This study aims to extend the endgame database (EGDB) of backgammon, a two-player zero-sum game with uncertainty. Additionally, this study seeks to compute accurate winning probabilities for positions that cannot be handled by the existing Bearoff Database (BODB) constructed by GNU Backgammon. To achieve this, we employ backward induction and the Monte-Carlo method with greedy policies. Through backward induction, we were able to compute accurate winning probabilities for certain positions where the number of bearing off checkers are (black, white) = (14, 14), (13, 14), and (14, 13). Furthermore, by applying the Monte-Carlo method with greedy policies to the set of positions where the bearing off checkers are (black, white) = (14, 14), we found that estimated winning probabilities for all positions could be obtained with high accuracy.
書誌情報 ゲームプログラミングワークショップ2024論文集

巻 2024, p. 66-71, 発行日 2024-11-15
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:53:11.624752
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