• 検索結果がありません。

おわりに 83

ドキュメント内 修 士 論 文 の 和 文 要 旨 研究科・専攻 (ページ 85-88)

必勝手探索により,必勝手が求められるようになったことで,相手のある駒の色を青だ と仮定すると相手の青駒を脱出させる必勝手がある局面において,相手がその必勝手を指 さなかったことにより,その駒の色を赤だと特定することが可能となる.この赤特定のア ルゴリズムをAIに組み込むことにより,より正確に敵駒の色を判断することが可能とな り,よりAIが強くなることが可能となると思われる.

6.3 謝辞

本研究を進めるにあたり,非常に多くの先生方および研究室の皆様に深く御礼申し上げ ます.村松正和教授には,私のわがままで囲碁の研究から本研究に移ることを許可して頂 き,さらにはご指導まで頂き,有難うございました.保木邦仁准教授,西野順二助教には 本研究において,御指導,御協力を賜り,大変参考になりました.有難うございました.

岡本吉央准教授,高橋里司助教には学生としての生活面での様々なアドバイスを頂きま した.研究者として生活する上で非常に役に立ちました.有難うございました.

川瀬先輩には,研究室生活のあれこれや悩んでいるときに付き合って頂きました.この 恩は一生忘れません.祐成先輩には,必勝となる局面の条件や後退解析に関する議論や ゲーム終了までの平均手数の調査に付き合って頂き,非常に感謝しております.

荒木先輩と荒井先輩には,研究において困ったときにしつこく質問や議論をさせていた だきました.非常に勉強になり,研究における知識を深めることが出来ました.ただただ 感謝の気持ちでいっぱいです.

他の研究室の方々にも多大な助けを頂きました.本研究は皆さんのお力添えによって,

進めることが出来たものだと,感謝しております.

最後に,このガイスターという非常に面白く,奥の深いゲームを生み出してくださった Alex Randolphへの尊敬と感謝の意を表することで謝辞とさせていただきます.

参考文献

[1] Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson, (2010).

[2] Michael Buro, ”The Othello Match of the Year: Takeshi Murakami vs. Logistello”, ICCA Journal, 20.3, (1997).

[3] Campbell, Murray, A. Joseph Hoane Jr and Feng-hsiung Hsu, ”Deep blue”, Artificial Intelligence, 134.1, (2002).

[4] 第 3 回 将 棋 電 王 戦 HUMAN VS COMPUTER - niconico, http://ex.nicovideo.jp/denou/3rd/match.html visited on 2016/01/22.

[5] 第2回 電聖戦, http://entcog.c.ooco.jp/entcog/densei/denseisen-2nd.html visited on 2015/01/22.

[6] https://ghosts-challenge.math.unipd.it/public/docs/2013/bliss.pdf

[7] Gerald Tesauro, ”Temporal difference learning and TD-Gammon”,Communications of the ACM 38.3,(1995).

[8] http://www.mobius-games.co.jp/Gester.htm [9] https://ghosts-challenge.math.unipd.it

[10] Kuniaki Uehara, Masayuki Tanizawa, Sadao Maekawa, ”PBL: Prototype-Based Learning Algorithm”.

[11] F.Aiolli, C.E.Palazzi. ”Enhancing Artificial Intelligence in Games by Learning the Opponent’s Playing Style”. Proceedings of the IFIP-ECS Conference,(2008).

[12] 松原仁,美添一樹,山下宏. コンピュータ囲碁 モンテカルロ法の理論と実践, 共立出 版株式会社 2012, pp.210.

[13] L.Kocss acd C.Szepesvari. Bandi based Monte-Carlo planning. In 17th European Conf. on Machine Learning(ECML 2016). pp.282-293, (2006).

[14] 平野 廣美,Cでつくるニューラルネットワーク,パーソナルメディア,(1991).

ドキュメント内 修 士 論 文 の 和 文 要 旨 研究科・専攻 (ページ 85-88)