小谷 善行/編著 -- コロナ社 -- 2010.2 -- 007.64

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料番号 資料区分 帯出区分 状態
一般 公開書庫東 007.6/2010/ 00012271532 和書 帯出可 在庫 iLisvirtual

資料詳細

タイトル ゲーム計算メカニズム ,
書名ヨミ ゲーム ケイサン メカニズム
副書名 将棋・囲碁・オセロ・チェスのプログラムはどう動く
叢書名 コンピュータ数学シリーズ
著者 小谷 善行 /編著, 岸本 章宏 /共著, 柴原 一友 /共著, 鈴木 豪 /共著  
著者名ヨミ コタニ,ヨシユキ , キシモト,アキヒロ , シバハラ,カズトモ , スズキ,ツヨシ
出版者 コロナ社
出版年 2010.2
ページ数, 大きさ 10,190p, 22cm
NDC10版 007.64
NDC8版 007.64
一般件名 アルゴリズム , ゲームソフト
ISBN 978-4-339-02540-8 国立国会図書館 カーリル GoogleBooks
内容紹介 コンピュータに、頭を使って戦う思考ゲームをプレイさせるにはどうしたらよいのか。2人・完全情報・確定的・零和ゲームなどを取り上げ、思考ゲームプレイングのアルゴリズムに取り組む。
内容注記 文献:p180〜185

目次

1 人間の知的遊戯とゲームの分類
  1.1 ゲームとはなにか
  1.2 ゲームの分類
  1.3 2人完全情報確定零和ゲーム
  1.4 思考ゲームの社会的意味
2 2人ゲームとゲーム木の先読み
  2.1 ゲームのプログラミングとは
  2.2 ゲームのためのデータ
  2.3 ゲームのための手続き
  2.4 静的評価と通常のゲーム木探索
3 ゲーム木探索メカニズム
  3.1 β値の導入
  3.2 α値の導入
  3.3 順序付け
  3.4 反復深化
  3.5 ランダム探索木の作成方法
4 評価値計算とゲームプログラムの基礎
  4.1 評価関数
  4.2 ゲームプログラムを作る
  4.3 データ構造や計算の工夫
5 ゲーム木拡張
  5.1 前向き枝刈り
  5.2 捕獲探索
  5.3 シンギュラー拡張
  5.4 小数点拡張
  5.5 実現確率探索
  5.6 探索アルゴリズムへの組み込み
6 トランスポジションテーブル
  6.1 同一局面とはなにか
  6.2 どんなときに局面が同一になるか
  6.3 どんな情報を保存するか
  6.4 データ構造
  6.5 インデックスの衝突の(不)処理
  6.6 トランスポジションテーブル利用のアルゴリズム
  6.7 ハッシュ関数の構成法
  6.8 他の状況でのハッシュテーブル
  6.9 トランスポジションテーブルの有効性
7 ウィンドウ探索
  7.1 ウィンドウ探索の基本とアスピレーション探索
  7.2 ヌルウィンドウ探索
  7.3 ネガスカウト
  7.4 MTD
8 探索領域の制御
  8.1 ProbCut
  8.2 実現確率探索
9 並列探索
  9.1 動機
  9.2 コンピュータのモデル
  9.3 並列探索のオーバヘッド
  9.4 並列アスピレーション探索
  9.5 YBWCアルゴリズム
  9.6 ワークスティーリングによる仕事のスケジューリング
  9.7 分散メモリ環境における並列探索
10 AND/OR木と証明数探索
  10.1 はじめに
  10.2 定義
  10.3 証明数と反証数
  10.4 証明数探索
  10.5 証明数探索の改良
11 深さ優先探索を用いた証明数探索と性能向上手法
  11.1 深さ優先探索に変換する意義
  11.2 脊尾のアルゴリズム
  11.3 df-pnアルゴリズム
  11.4 シミュレーション
  11.5 トランスポジションテーブルの効率的な利用法
  11.6 探索空間がDAGの場合に生じる問題
12 サイクル空間におけるAND/OR木探索
  12.1 はじめに
  12.2 GHI問題
  12.3 GHI問題への単純な解決策
  12.4 岸本・MüllerのGHI解決索
  12.5 サイクル空間でのdf-pnアルゴリズムの無限ループ問題
  12.6 最小距離法
13 モンテカルロ法による探索
  13.1 囲碁でモンテカルロ法が成果を挙げる
  13.2 モンテカルロ法の基本的な考え方
  13.3 UCT
  13.4 モンテカルロ法の現在
14 ゲームにおける学習1:強化学習
  14.1 予言学習問題と学習アルゴリズム
  14.2 最小平均二乗法
  14.3 最小平均二乗法の学習例:4×3の世界
  14.4 TD法
  14.5 TD(λ)の学習例:4×3の世界
  14.6 Q学習
  14.7 いくつかの学習事例
15 ゲームにおける学習2:ニューラルネットワーク
  15.1 ニューラルネットワークと神経細胞
  15.2 ニューラルネットワークの計算
  15.3 ニューラルネットワークの学習方法
  15.4 学習における問題
  15.5 いくつかの学習事例