Cross-Entropy Methodを用いたコンピュータ将棋における探索パラメータの学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-02-24
• タイトル: Cross-Entropy Methodを用いたコンピュータ将棋における探索パラメータの学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Learning of Search Parameters using Cross-Entropy Method in Computer Shogi
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京農工大学大学院工学府
• 著者所属: 東京農工大学工学研究院
• 著者所属: 東京農工大学工学研究院
• 著者名: 松原, 徹; 古宮, 嘉那子; 小谷, 善行
• 著者名(英): Toru, Matsubara; Kanako, Komiya; Yoshiyuki, Kotani
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 将棋やチェスなどの思考ゲームが強いプログラムを作るためには，評価関数の精度と効率的な局面探索が必要であるとされている．複雑な評価関数のパラメータが機械学習に成功していることに比べ，静止探索の深さや Futility Pruning のマージンなどのパラメータは手動で決められていることが多く，最適な値であるとは言えない．そこで本研究ではこれらのパラメータを Cross-Entropy Method を用いて学習する手法を提案した．実験の結果，静止探索の深さや Aspiration 探索のウインドウ幅などのパラメータが良いと思われる値に収束した．また，学習したパラメータは人手による調整のパラメータに対して大きく勝ち越した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: It is considered that the accuracy of a evaluation function and efficient game-tree search are necessary to make a strong program of shogi and chess. Compared with the parameters of a complicated evaluation function, which have succeeded in machine learning, the searching parameters, such as the depth of quiescence search and a margin of Futility Pruning, are decided manually in many cases, and are not the optimal values. In this paper, we propose to apply the Cross-Entropy Method for learning these parameters. From the result of the experiment, some parameters converged as the value that seems to be good.Moreover, the learned parameters-based greatly won to the manual parameters-based.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11362144
• 書誌情報: 研究報告ゲーム情報学（GI）; 巻 2012-GI-27, 号 3, p. 1-8, 発行日 2012-02-24
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会