情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

モンテカルロ碁、およびその改善手法としてさかんに研究されているUCT探索などを用いた枝刈り手法とは、ランダムゲームを繰り返しシミュレートすることで確率的に最善手を決定するアルゴリズムである。そのため基本的にゲームの知識を必要としていない。対して本研究では、囲碁の知識表現に基づいた拡張機能を提案する。碁石をポテンシャルモデル(黒石と白石が対極を成す)と想定したゲーム探索木の枝刈り手法によって、モンテカルロ碁の探索効率化を目指す。このポテンシャルとは、碁石が持つ周囲への影響力を表現しており、碁盤上に並んだ碁石より生成されるポテンシャル場のパターンを解析することで、有効な交点の絞り込みに利用する。