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Nested Monte Carlo Searchのぷよぷよへの適用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95827
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/9582722e92830-f26c-46d3-8bb7-6d782409168e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||
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公開日 | 2013-11-01 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Nested Monte Carlo Searchのぷよぷよへの適用 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Application of Nested Monte Carlo Search to Puyo-puyo | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学工学部電子情報工学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
マンチェスター大学コンピュータ科学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院工学系研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information and communication Engineering, The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Computer Science, The University of Manchester | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo | ||||||||
著者名 |
齋藤, 晃介
三輪, 誠
鶴岡, 慶雅
近山, 隆
× 齋藤, 晃介 三輪, 誠 鶴岡, 慶雅 近山, 隆
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著者名(英) |
Kosuke, Saito
Makoto, Miwa
Yoshimasa, Tsuruoka
Takashi, Chikayama
× Kosuke, Saito Makoto, Miwa Yoshimasa, Tsuruoka Takashi, Chikayama
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | ランダム性を持つゲームでは,プレイヤーが未来に得る情報が確率的に決まる.そのようなゲームの中から,ぷよぷよという落下型パズルゲームに着目する.ぷよぷよは,人間のプレイヤーは将来の完成型を考えて行動を選択しており,また完全にランダムな探索が無駄になりやすいために先読みが難しいゲームである.本論文では,確定完全情報パズルゲームで有効性を示されたNested Monte-Carlo Searchをぷよぷよに適用する手法を提案し,そのアルゴリズムの振る舞いを調査した.その結果,今回の設定では計算時間に見合うだけの有意な性能は示せなかった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Indeterminate games are games in which outcome of plays has probabilistic nature. Among such games, we focus on Puyo-puyo, which is a popular tile-matching video game. Puyo-puyo is a difficult game, because human players determine each action in such a way that it will lead to a good completed form in the future and a completely random search often comes out to be wasteful. In this paper, we propose a method for applying Nested Monte-Carlo Search, the effectiveness of which has been shown in logical perfect information games, to Puyo-puyo and investigate its behavior. As a result, we can not show the efficiency which reflects time to calculate. | |||||||
書誌情報 |
ゲームプログラミングワークショップ2013論文集 p. 134-137, 発行日 2013-11-01 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |