情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

アマゾンは囲碁における地の多寡を競う要素を持つ組合せゲームの
一種であり、通常のルールでは10×10の盤とお互いのプレイヤーが
4つの駒を配置してゲームを行うが、これを一般化しn×nの盤で
m個の駒で行うアマゾンを本研究では一般化アマゾンと定義する。
アマゾンは評価関数による評価が難しいことが知られており、
また着手可能手の総数が他のゲームに比べて非常に多いため、
静的評価関数及びMini-Max原理に基づいた従来のAI手法では
最適着手を導き出すことが困難である。
本研究では、近年囲碁プログラムにおいて高い成果を挙げている
モンテカルロ法を用いて一般化アマゾンの最適着手を求める
アルゴリズムの作成及びその評価を行う。