情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

近年、新たなアルゴリズムの登場により、将棋AIはプロ棋士と互角に戦えるまで進化した。
特に自動でパラメータを作成するアルゴリズムは、複雑化したAIのパラメータを製作者が調整する必要がない利点がある。
しかし、機械学習の分野では研究があまり進められていない。
本研究では、AI自身がパラメータを自動調整し最適な探索方法を見つけるためのGAを提案する。
自動調整するパラメータを実数値遺伝子にコーディングし、個体を数個の島に分けた実数値GAにより探索する。
局所解を回避するために、数十世代に1回、各島の個体の遺伝子を適応度に応じて保存・交叉・突然変異を行う。
また、シミュレーション実験による評価を行い、提案手法の有効性を確認した。