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1 件中、 1 件目
ゲーム計算メカニズム
貸出可
小谷 善行/編著 -- コロナ社 -- 2010.2 -- 007.64
SDI
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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
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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
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
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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
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