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四目並べでモンテカルロ法

分類:プログラミングの話
日付:2017年05月05日

最近公開した四目並べのAIアルゴリズムは、モンテカルロ法を用いています。

リバーシや将棋などでは、ある決められた手数までお互い最善の手を打つようにプログラミングします。

最善の手の判断には、その時点の形の良さを点数化するプログラム(良い評価関数)を作りそれを用います。例えば、リバーシなら隅を取っていたら+100、着手可能数は1個に付き+5などです。

リバーシなら良い評価関数があれば、7手読みもあればほぼ人間は勝てないと思います。

一方モンテカルロ法は、お互い適当に手を打って最終的に勝率の高かった手を最善手に用いる手法です。

囲碁がモンテカルロ法を用いるので有名です(囲碁は着手可能数が多すぎて、リバーシなどの手法は適さない)。GoogleのAlphaGoは、モンテカルロによる自己学習を組みこんでいるようです。

四目並べにそのモンテカルロ法を用いた理由は、評価関数や必勝アルゴリズムを考えるのならその方が楽だったということです。後は技術的興味です。

現在のバージョンのLV5は2500回程度の試行を行っています(この回数でも、古い機種ではかなり遅かったりします・・)。これでもなかなか勝つのは難しいのが実際に遊んでみると分かります。


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