中央大学 理工学部 情報工学科 4年
林 佳佑
1








研究の目的
立体四目並べのルール
各プログラムの紹介
ErdösとSelfridgeの定理の紹介
マス目の重要度の利用
計算機実験結果
結論
今後について
2

立体四目並べにモンテカルロ法を適用し、勝率と処理
時間の点に優れたプログラムを作成する。
3



棒が16本4×4のマス目状になっている盤面を用いる。
プレイヤーは2人で、交互に自分の色の玉を盤面の棒
のいずれかに入れる。
先に縦横斜めいずれかに、自分の色の玉を4つ並べ
たプレイヤーの勝利となる。
4



玉を空中に置くことはできず、必ず棒の1番下から積
み上げなければならない。
すでに4つの玉が入った棒には、玉を置くことはできな
い。
全ての玉を置き終わっても勝敗が決定しない場合は、
引き分けとする。
5

モンテカルロ法を使ったプログラム
• お互いランダムに、玉を置ける棒を選んで、
玉を置いていき、決着までプレイすることを
プレーアウトと呼ぶ。
• 各候補手に対して、たくさんの
プレーアウト
回数
プレーアウトをして、勝率の
勝利数
最も高い候補手を選択する。
• 右図は、ある局面で15回の
プレーアウトが終わったときの
イメージである。
候補手
p
q
r
5回
5回
5回
4回
1回
2回
黒勝利
黒敗北 黒敗北
黒勝利
プレーアウト
回数
0回
1回
0回
1回
2回
0回
1回
勝利数
0回
1回
0回
1回
0回
6




原始モンテカルロ
UCB1モンテカルロ
UCTモンテカルロ
プレーアウト改善UCTモンテカルロ(提案)
7

モンテカルロ法を使ったプログラム
• 各プログラムは、プレーアウトを
するときの、調べる候補手の
選び方が異なる。
• 原始モンテカルロ
p
q
r
プレーアウト
回数
5回
5回
5回
勝利数
4回
1回
2回
候補手からランダムに
選んでプレーアウトする。
黒勝利
黒敗北 黒敗北
黒勝利
プレーアウト
回数
0回
1回
0回
1回
2回
0回
1回
勝利数
0回
1回
0回
1回
0回
8
UCB1はP. Auerら(2002) によるアルゴリズム
UCB1値
 UCB1のアルゴリズム
初期化:各候補手を1回ずつプレーアウトする。
w
2 log n

繰り返し:各候補手に対して、 m
が最も大きい黒の
m
候補手を選択し、プレーアウトする。

nはそれまでの総プレーアウト回数
mはある候補手のプレーアウト回数
プレーアウト
wはある候補手の勝利数
回数
勝利数
p
q
r
5回
5回
5回
4回
1回
2回
9

モンテカルロ法を使ったプログラム
p
• UCB1モンテカルロ
P. Auerら(2002) のUCB1という
プレーアウト
アルゴリズムを利用して、
回数
それまでのプレーアウト結果から、 勝利数
勝率の高い、もしくはあまり選ば
れていない手を優先的に選んで
プレーアウトする。
q
r
10回
6回
9回
6回
2回
4回
黒敗北
黒勝利
黒敗北
UCB1値
1.285
1.151
1.158
1.164
1.007
1.017
1.026
1.034
1.257
1.267
1.294
1.140
プレーアウト
回数
6回
7回
4回
5回
4回
6回
勝利数
4回
1回
2回
3回
10

モンテカルロ法を使ったプログラム
• UCTモンテカルロ
UCTはSylvain Gelly(2006)らによるアルゴリズム。
UCB1を利用して、ある候補手のプレーアウト回数が閾値に達
すると、その手をさらに深く探索する。
p
プレーアウト
回数
勝利数
5回
2回
q
5回
1回
UCTの閾値は10
r
p
10回
8回
q
プレーアウト
回数
5回
5回
勝利数
2回
1回
r
10回
プレーアウト
回数
8回
勝利数
0回
0回
プレーアウト
回数
0回
0回
勝利数
11



好手、悪手を短い処理時間でおおまかにでも判断でき
ればプログラム改善の助けになるだろう。
マス目の重要度という考え方を導入する。
マス目の重要度は、Erdös-Selfridge(1973)の定理の証
明に使われている。
12

この定理で扱うのはMaker-Breakerゲームである。
• Maker-Breakerゲームは3目並べや5目並べを一般化したよう
なものだが、プレイヤーの勝利条件が異なる。
• MakerとBreakerの2人でプレイし、Makerはm目並べたら勝利、
BreakerはMakerがm目並べるのを阻止したら勝利となる。
13


有限個のマス目からなる集合をVとする。
勝利集合をWとする。
3×3の3目並べの場合
a
b
c
d
e
f
g
h
i
V  {a, b, c, d , e, f , g , h, i}
W  {{a, b, c},{d , e, f }, {g , h, i}, {a, d , g}, {b, e, h}, {c, f , i}, {a, e, i}, {c, e, g}}
14


先手がBreakerで、後手がMakerのとき、次の性質が
成り立つ。
勝利集合の数が 2 m 未満ならば、先手のBreakerは、
後手のMakerの勝利を阻止できる。(Breakerに必勝手
順が存在する)
15
×
○
•
•
•
○Breaker
1
½
1
○
½
0
0
○
½
½
0
×
 Maker
上図のようにマス目に数字を割り当てる。
ある勝利集合W∈Wについて、勝利集合Wの重みを、
W中のマス目に対応する数字を全て掛け合わせたも
のをする。
勝利集合すべての重みの総和を、その盤面のポテン
シャルと呼ぶことにする。Makerが勝利している状態で
は、少なくとも1つの勝利集合は重みが1となるので、
ポテンシャルは1以上となる。
16
×
○


○Breaker
1
½
1
○
½
0
0
○
½
½
0
×
 Maker
最上段{a,b,c} の勝利集合の重みは1×1/2×1=1/2
となる。
マス目x∈Vがまだどちらのプレイヤーにも取られてい
ないとき、xの重要度を「xを含む勝利集合全ての重み
の総和」とする。
17
×
○
•
•
○Breaker
1
½
1
○
½
0
0
○
½
½
0
×
 Maker
マス目bの重要度は1×1/2×1+1/2×0×1/2=1/2
となる。
Breakerが「重要度の最も大きいマス目を取る」という
戦略をとると、ある局面からBreakerとMakerが一手ず
つプレイした場合(Breakerが先)、盤面のポテンシャ
ルは同じかより小さくなる。
18
•
•
•
m
定理の条件『勝利集合の数|W|が 2 未満』が成り立
つと、ゲームの開始状態でのポテンシャルは
(1/ 2)m  W  1 となる。
Breakerが常に重要度最大のマス目を取れば、Maker
がどんなマス目を選んでもポテンシャルは同じか減少
する。
Makerが勝利したと仮定すると、勝利した状態のポテ
ンシャルは1以上となるので矛盾する。
19


ErdösとSelfridgeの定理では、マス目の重要度を考える
ために各マス目に数字を割り当てる。
本研究では数字の割り当て方によって、2種類のマス
目の重要度を考える。
20

Makerの重要度
• 自分の取ったマス目を2、相手の取ったマス目を0、どちらも
取っていないマス目を1とする。
○
●
●
○
○
●
●:自分
○:相手
●
○
0
2
1
0
1
2
0
2
1
1
2
1
1
0
1
1
• 求めるマス目の重要度は
2  2  1 0  1 1 2  1  1 1 0  0  2
となる。
21

Breakerの重要度
• 自分の取ったマス目を0、相手の取ったマス目を2、どちらも
取っていないマス目を1とする。
○
●
●
○
○
●
●:自分
○:相手
●
○
2
0
1
2
1
0
2
0
1
1
0
1
1
2
1
1
• 求めるマス目の重要度は
0  0  1 2  1  1 0  1  1 1 2  2  4
となる。
22

プレーアウトの改善
• これまで
お互い、ランダムに合法手を選択して、決着までプレーさせる。
• マス目の重要度を利用したもの
お互い一手ごとに、1/2の確率で Makerの重要度とBreakerの
重要度の和が最大のマス目を選択し、1/2の確率でランダム
に合法手を選択することを繰り返して、決着までプレーさせる。
23




原始モンテカルロ
UCB1モンテカルロ
UCTモンテカルロ
プレーアウト改善UCTモンテカルロ(提案)
2
4

原始モンテカルロとUCB1モンテカルロの場合
手番
原始モンテカルロ
プレーアウト 勝利数 処理時間
回数(回)
(回)
(秒)
手番
UCB1モンテカルロ
プレーアウト 勝利数 処理時間
回数(回)
(回)
(秒)
先手
10000
42
0.6030
後手
10000
58
0.6623
先手
20000
52
1.222
後手
20000
48
1.356
先手
50000
50
2.994
後手
50000
50
3.327
後手
10000
34
0.5918
先手
10000
66
0.6803
後手
20000
35
1.171
先手
20000
65
1.342
後手
50000
38
2.796
先手
50000
62
3.228
試行回数は全て100 回である。
処理時間は一手当たり の平均処理時間を表す 。
25

UCB1モンテカルロとUCTモンテカルロの場合
手番
UCB1モンテカルロ
プレーアウト 勝利数 処理時間
回数(回)
(回)
(秒)
手番
UCTモンテカルロ
プレーアウト 勝利数
回数(回)
(回)
処理時間
(秒)
先手
10000
33
0.6651
後手
10000
67
0.7330
先手
20000
38
1.335
後手
20000
62
1.533
先手
50000
22
3.403
後手
50000
78
4.084
後手
10000
28
0.6766
先手
10000
71
0.7714
後手
20000
24
1.371
先手
20000
76
1.595
後手
50000
7
3.520
先手
50000
93
4.236
試行回数は全て100 回である。
処理時間は一手当たり の平均処理時間を表す 。
UCTモンテカルロの 閾値は50である。
26

プレーアウトの改善を施したプログラムの対戦結果
プレーアウト改善UCTモンテカルロ(提案)
プレーアウト 勝利数 処理時間
手番
回数(回)
(回)
(秒)
手番
UCTモンテカルロ
プレーアウト 勝利数
回数(回)
(回)
処理時間
(秒)
先手
20000
58
3.567
後手
50000
42
3.651
後手
20000
47
3.688
先手
50000
53
3.829
手番
UCTモンテカルロ
プレーアウト 勝利数
回数(回)
(回)
処理時間
(秒)
手番
UCTモンテカルロ
プレーアウト 勝利数
回数(回)
(回)
処理時間
(秒)
先手
20000
44
1.446
後手
50000
56
3.812
後手
20000
22
1.441
先手
50000
77
3.758
試行回数は全て100 回である。
処理時間は一手当たり の平均処理時間を表す 。
UCTモンテカルロの 閾値は50である。
27


プレーアウト回数が同じ場合、UCTモンテカルロ、
UCB1モンテカルロ、原始モンテカルロの順に勝率の
点で優れていることがわかる。
プレーアウト改善UCTモンテカルロは、UCTモンテカ
ルロのプログラムと比較して、勝率や処理時間の点で
優れていると言える。
28


今後の課題として、プレーアウトの改善が考えられる。
プレーアウトの質はモンテカルロ法を利用したプログ
ラムの強さそのものである。
しかし1回のプレーアウトに時間がかかると処理時間
が膨大になってしまうため、計算量は少ないプレーア
ウトが求められる。
29
おわり
30
ご清聴ありがとうございました
31
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