@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00078256,
 author = {浦, 晃 and 三輪, 誠 and 横山, 大作 and 田浦, 健次朗 and 近山, 隆 and Akira, Ura and Makoto, Miwa and Daisaku, Yokoyama and Kenjiro, Taura and Takashi, Chikayama},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2011論文集},
 issue = {6},
 month = {Oct},
 note = {大規模な環境を用いた並列αβ探索は、探索の必要性が明らかになっている計算を実行するだけでは、並列度が小さいため十分な性能を達成することができない。そこで、その時点では必要性が明らかでない計算を投機的に実行することが有効である。無駄な実行を減らすために優先度を導入して投機的なタスクの中での実行順を制御する必要があるが、従来用いられている優先度は探索の必要性の度合いを考慮していない。本稿では、ノードの探索が必要となる確率を推定し、優先度に用いることを提案する。将棋のゲーム木を用いた評価では有効性を示すことは出来なかったが、人工木でのシミュレーションでは有効性を示せたため、確率の推定が改善されれば、性能向上に繋がる可能性があることが分かった。, Naive parallel alpha-beta search that executes mandatory calculation only in large-scale environments cannot realize high performance because of low parallelism. Hence, speculative execution of the calculation whose necessity is not revealed at a certain point is effective. Usually, some prioritization is introduced to reduce too much wasteful tasks, however, existing priorities do not consider the necessity level of computation. In this paper, we propose a new priority scheme using estimated probabilities of the necessity to search each node. Evaluation with shogi game trees does not show the effectiveness of the proposed priority, but it is expected that more accurate probability estimation would lead to performance improvements
because the proposed priority is effective with artificial game trees.},
 pages = {68--75},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {探索が必要となる確率を用いた並列αβ探索のスケジューリング},
 volume = {2011},
 year = {2011}
}