第26回ゲーム情報学研究会(発表件数12件)

第26回ゲーム情報学研究会（発表件数12件）
日時：平成23年7月1日(金)  9:45 - 16:55
場所：松江オープンソースラボ
      〒690-0003 松江市朝日町４７８番地１８ 松江テルサ別館２階
主査：田中哲朗　幹事：橋本 剛, ライエル グリムベルゲン, 村松正和, 鶴岡慶雅
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[プログラム]
一般講演（25分）：発表 20 分 ＋ 質疑応答 5 分
[ 9:45 -- 11:00] 将棋 (3件)
[11:20 -- 12:10] 合議システム (2件)
[13:40 -- 14:55] ５五将棋 (3件)
[15:15 -- 16:55] 探索, パズル (4件)
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 9:45 - 11:00 将棋 (座長 橋本剛)

1. コンピュータ将棋の現状　２０１１春
   ○瀧澤武信(早稲田大学)
    第21回世界コンピュータ将棋選手権が2011年5月に開かれた。
    この報告では同選手権における将棋ソフトウエアの実力について考察する。

2. 帰納論理プログラミングを用いた棋譜からのルール抽出
   ○力 規晃(徳山工業高等専門学校)，越村三幸(九州大学)，藤田博(九州大学)，長谷川隆三(九州大学)
   将棋の棋譜から得られた着手とその周辺の駒の配置から，帰納論理プログラミングを用いてルール抽出を行う．

3. 将棋における棋風を形成する要素に関する統計的分析
   ○澤宣成 (電気通信大学), 伊藤毅志 (電気通信大学)
   将棋における棋風に着目し、それを形成する特徴要素が何かを統計的な分析によって明らかにすることを試みた。

[11:00 - 11:20 休憩]

11:20 - 12:10 合議システム(座長 田中哲朗)

4. 三人寄れば文殊の知恵は本当か？〜人間の合議実験からの考察〜
   ○伊藤毅志(電気通信大学)
   コンピュータ将棋で行われた合議は、一定の効果が見られた。
   将棋において、人間が合議するとどのようなことが起こるのか、２種類の心理実験から考察する。

5. チェスプログラムを用いた合議アルゴリズムの効果の検証
   ○大森誠也(電気通信大学), 保木邦仁(電気通信大学 先端領域教育研究センター), 伊藤毅志(電気通信大学)
   本研究では、チェスプログラムに対して合議アルゴリズムを実装し、その効果と影響を検証した。

[12:10 - 13:40 昼食休憩]

13:40 - 14:55 ５五将棋 (座長 瀧澤武信)

6. ２０１０年５五将棋大会報告
   ○伊藤毅志(電気通信大学)
   ２０１０年には、ＵＥＣ杯、コンピュータオリンピアード、TAAIサイドイベント
   などで５五将棋大会が開催された。ここでは、それらの大会について報告する。

7. 駒の効き情報の可視化が思考過程に与える影響について
   ○浅田麻菜(電気通信大学), 伊藤毅志(電気通信大学)
   ５五将棋を用い、駒の効き情報を可視化した問題表示を使用した場合、初心者の思考過程に与える影響について検証した。

8. 5五将棋の学習における認知過程の変化
   ○高野大輔(電気通信大学), 万小紅(理化学研究所), 田中啓治(理化学研究所), 伊藤毅志(電気通信大学)
   5五将棋の熟達化過程をアイカメラと発話プロトコル分析を用いて観察した。

[14:55 - 15:15 休憩]

15:15 - 16:55 探索, パズル(座長 保木邦仁)

9. マルチエージェント型マルチプレイヤーゲームにおける探索手法に関する研究
   ○竹下幸裕(松江工業高等専門学校), 橋本剛(松江工業高等専門学校), 赤間仁志(松江工業高等専門学校)
   第21回全国高専プログラミングコンテスト競技部門で準優勝を果たしたプログラムの探索手法について紹介する

10. GPGPUによるモンテカルロ碁のシミュレーションの並列処理
   ○岩川夏季(電気通信大学), 成見哲(電気通信大学), 村松正和(電気通信大学)
   本研究では，モンテカルロ碁におけるシミュレーションをGPGPUにより並列化することを目指した．
   結果として，革新的な高速化には至らなかったが，多くの興味深い並列アルゴリズムを構築することができた．

11. ＮＱｕｅｅｎｓ問題への新しいアプローチ(部分解合成法)について
   ○萩野谷 一二
   ＮＱｕｅｅｎｓ問題に関して、「部分解から全体解を合成する」という新しい
   アプローチを採用し、既存ソルバの約１０倍の高速化を実現したことを報告する。

12. 箱積みが最善引き分けの証明の別解
   ○山口慶晃(東京大学大学院総合文化研究科), 山口和紀(東京大学大学院総合文化研究科),
   　田中哲朗(東京大学大学院総合文化研究科), 金子知適(東京大学大学院総合文化研究科)
   去年、箱積みが最善引き分けの証明をドロータブとフォローアップという戦術で行ったが、別の戦術でも証明できた。