近畿大学理工学部情報学科
情報論理研究室
09-1-037-214
井藤 雄太
目次
 ニップとは
 二人零和有限確定完全情報ゲーム
 並列計算
 ニップAI
 実験結果
 考察
 結論および今後の課題
 参考文献
ニップとは?
 二人零和有限確定完全
情報ゲーム
 円形のリバーシ
 リバーシよりも終盤で
の逆転が起こり易い
二人零和有限確定完全情報ゲームの
完全解析
総局面数
 ニップ・・・ 1024通り
 リバーシ・・・1028通り
 6x6リバーシ・・・1017 通り
→16対20で後手勝利
(Joel Feinstein, Amenor Wins World 6x6
Championships!,(1993))
二人零和有限確定完全情報ゲームに
対する手法
 先読みと局面の評価値
→数手先の局面を先読みし, 先読み後の局面の評価
値によりどの手を打つか決定する
→先読み手数を多くすると処理に膨大な時間がかか
る
 定石データベース・対戦データベース
→定石をデータベース化し,各局面で有効な定石があ
ればそれに従って打つ
→データベースに無い局面が出てきたとき,学習が足
りないときにはこの手法は使えない
並列計算
 指数関数的に増えて
いく局面の評価計算
を複数のプロセッサ
に配分
 並列計算の使用例
Ex)新薬の開発,気象現
象の解明…etc
3
ニップAI
 評価関数
→ 評価値マップと相手の選択肢の数
20
20
20
20
20
-5
-5
-5
-5
20
20
-5
-2
3
3
-2
-5
20
20
-5
3
0
0
3
-5
20
による評価
20 20
-5 -5 20
3 -2 -5 20
0 3 -5 20
0 3 -5 20
3 -2 -5 20
-5 -5 20
20 20
評価値マップ
相手の選択
肢の数
評価値
0
100
1
20
2
10
3以上
0
相手の選択肢の数
20
20
20
20
ニップAI
 評価関数の計算例
1
2
20
-5
-5
-5
-5
20
20
-5
-2
3
3
-2
-5
20
20
-5
3
0
0
3
-5
20
20
-5
3
0
0
3
-5
20
20
-5
-2
3
3
-2
-5
20
20
-5
-5
-5
-5
20
相手の選択肢の数
評価値
0
1
2
3以上
100
20
10
0
20
20
20
20
候補手5の評価値
は・・・
3
4
8
5
7
6
・盤面の評価値
20-5-2+0+0+0+3+3=19
・相手の選択肢の数
白の候補手が3つ以上なので0
・合計
実験結果
 ランダムAI同
士だと白が黒の
2倍勝利
→後手有利?
評価値を
使用して
いる側
黒
(白はランダ
ムAI)
白
(黒はランダ
ムAI)
 先読み数を増や
しても勝率に変
化がない
双方が使用
双方
ランダムAI
先読 黒
白 引き
み数 勝利 勝利 分け
1
2
5
10
1
2
5
10
0
1
2
5
10
508
506
478
480
371
374
337
368
523
444
452
444
457
486
482
523
508
623
620
656
624
475
551
542
548
532
6
12
1
12
6
6
7
8
2
5
6
8
11
328
664
8
実験結果
評価関数の重みを変更
相手の選択
肢の数
評価値
0
100
1
20
2
10
3以上
0
相手の選択
肢の数
評価値
0
1000
1
200
2
50
3
10
4以上
0
実験結果
 評価値の重みを変更しても変化がない
→選択肢の数は重要ではない?
→評価関数の計算に問題がある?
評価値を
先読 黒
白 引き
使用して
み数 勝利 勝利 分け
いる側
1 525 466
9
黒
2 496 496
8
(白はラン
5 478 510
12
ダムAI)
10 493 497
10
1 414 577
9
白
2 384 606
10
(黒はラン
5 381 611
8
ダムAI)
10 379 614
7
黒 勝率
評価値を
使用して 先読み数
いる側
1
2
黒
5
10
1
2
白
5
10
変更前
変更後
50.8
50.6
47.8
48
37.1
37.4
33.7
36.8
52.5
49.6
47.8
49.3
41.4
38.4
38.1
37.9
考察
 AIが期待したほど強くなかった
→評価値の計算に問題がある?
→評価マップに問題はなかったか?
オープンニッププロジェクト
http://sourceforge.jp/projects/opennip/
のOpenNip.ver2.2の「CPU(中)」との対戦成績
作成した 先読 黒
白 引き
AIの担当 み数 勝利 勝利 分け
黒勝利
白勝利 引き分け
黒
5 370 615
15
328
664
8
白
5 574 418
8
考察
 AIが期待したほど強くなかった
→ゲーム終盤で逆転されるのを防
ぐ
•最後には逆転されてしまうの
に評価値が高くなってしまう
•評価値の計算は自分の手番
での候補手から算出する
・終盤は必勝読みに切り替える
・評価関数を変更する
・終盤は評価値の計算方法を
変更する
結論および今後の課題
 ニップの評価マップにおいて,外周を重視すればある
程度は強くなったものの,決定的に強くなったわけで
はない
 先読みをしているにもかかわらず勝率が期待したほ
どあがらなかった
 途中まで優勢であっても最後に外周を全てひっくり
返され,逆転されることがある
→終盤は必勝読みに切り替える
→評価関数を変更する
→終盤は評価値の計算方法を変更する
結論および今後の課題
 評価関数では相手の選択肢の数はさほど重要ではな
い可能性がある
→検証が必要
 本研究において最終目標としていた並列化について
はできていない
→評価関数の改善と共に必要
参考文献
 結城







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トバンククリエイティブ(2006)
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http://sourceforge.jp/projects/opennip/
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Vol.317, No,5844, pp.1518-1522 (2007).
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参考文献
 北尾まどか, 藤田麻衣子, どうぶつしょうぎねっと, (2010),
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郎哲中田,「どうぶつしょうぎ」 析解全完の, 告報究研会学理処報情Vol.2009GI-22 No.3, pp.1-8(2009),
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樹一添美, 宏下山, 仁原松 : 碁囲ターュピンコ―践実と論理の法ロルカテンモ
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Nipp - アブストラクトゲーム博物館,
http://www.nakajim.net/index.php?Nipp
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MasterReversi Home Page
http://homepage2.nifty.com/t_ishii/mr/index.ht
ml
14th 世界コンピュータチェス選手権 http://www.grappa.univ-lille3.fr/icga/to
urnament.php?id=16&lang=3
「63年かかる分子動力学計算を2週間で」富士通の超並列サーバ
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http://www.atmarkit.co.jp/news/200311/06/fujitsu.html
地球シミュレーター http://www.jamstec.go.jp/es/jp/index.html
第1回並列ゼミ 並列処理概論 - 知的システムデザイン研究室,
http://mi
kilab.doshisha.ac.jp/dia/seminar/2000/parallel_1.pdf
ダウンロード

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