蔵書情報
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書誌情報サマリ
| 書名 |
ゲーム計算メカニズム
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| 著者名 |
小谷 善行／編著
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| 著者名ヨミ |
コタニ ヨシユキ |
| 出版者 |
コロナ社
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| 出版年月 |
2010.2 |
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
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| 1 |
西部図書館 | 一般書庫 | 00764/69/ | 1102237687 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000002052529 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
ゲーム計算メカニズム |
| 書名ヨミ |
ゲーム ケイサン メカニズム |
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将棋・囲碁・オセロ・チェスのプログラムはどう動く |
| 叢書名 |
コンピュータ数学シリーズ
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| 叢書番号 |
7 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
小谷 善行／編著
岸本 章宏／共著
柴原 一友／共著
鈴木 豪／共著
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| 著者名ヨミ |
コタニ ヨシユキ キシモト アキヒロ シバハラ カズトモ スズキ ツヨシ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
コロナ社
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| 出版年月 |
2010.2 |
| 本体価格 |
￥２８００ |
| ISBN |
978-4-339-02540-8 |
| ISBN |
4-339-02540-8 |
| 数量 |
10,190p |
| 大きさ |
22cm |
| 分類記号 |
007.64
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| 件名 |
アルゴリズム
ゲームソフト
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| 注記 |
文献:p180～185 |
| 内容紹介 |
コンピュータに、頭を使って戦う思考ゲームをプレイさせるにはどうしたらよいのか。2人・完全情報・確定的・零和ゲームなどを取り上げ、思考ゲームプレイングのアルゴリズムに取り組む。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
1 人間の知的遊戯とゲームの分類 |
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| 2 |
1.1 ゲームとはなにか |
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1.2 ゲームの分類 |
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1.3 2人完全情報確定零和ゲーム |
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1.4 思考ゲームの社会的意味 |
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| 6 |
2 2人ゲームとゲーム木の先読み |
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| 7 |
2.1 ゲームのプログラミングとは |
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| 8 |
2.2 ゲームのためのデータ |
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| 9 |
2.3 ゲームのための手続き |
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| 10 |
2.4 静的評価と通常のゲーム木探索 |
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| 11 |
3 ゲーム木探索メカニズム |
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| 12 |
3.1 β値の導入 |
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| 13 |
3.2 α値の導入 |
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| 14 |
3.3 順序付け |
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| 15 |
3.4 反復深化 |
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| 16 |
3.5 ランダム探索木の作成方法 |
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| 17 |
4 評価値計算とゲームプログラムの基礎 |
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| 18 |
4.1 評価関数 |
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| 19 |
4.2 ゲームプログラムを作る |
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| 20 |
4.3 データ構造や計算の工夫 |
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| 21 |
5 ゲーム木拡張 |
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| 22 |
5.1 前向き枝刈り |
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| 23 |
5.2 捕獲探索 |
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| 24 |
5.3 シンギュラー拡張 |
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5.4 小数点拡張 |
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| 26 |
5.5 実現確率探索 |
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| 27 |
5.6 探索アルゴリズムへの組み込み |
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| 28 |
6 トランスポジションテーブル |
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| 29 |
6.1 同一局面とはなにか |
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| 30 |
6.2 どんなときに局面が同一になるか |
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| 31 |
6.3 どんな情報を保存するか |
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| 32 |
6.4 データ構造 |
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6.5 インデックスの衝突の(不)処理 |
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| 34 |
6.6 トランスポジションテーブル利用のアルゴリズム |
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| 35 |
6.7 ハッシュ関数の構成法 |
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| 36 |
6.8 他の状況でのハッシュテーブル |
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| 37 |
6.9 トランスポジションテーブルの有効性 |
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| 38 |
7 ウィンドウ探索 |
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| 39 |
7.1 ウィンドウ探索の基本とアスピレーション探索 |
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| 40 |
7.2 ヌルウィンドウ探索 |
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| 41 |
7.3 ネガスカウト |
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| 42 |
7.4 MTD |
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| 43 |
8 探索領域の制御 |
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| 44 |
8.1 ProbCut |
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| 45 |
8.2 実現確率探索 |
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| 46 |
9 並列探索 |
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| 47 |
9.1 動機 |
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| 48 |
9.2 コンピュータのモデル |
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| 49 |
9.3 並列探索のオーバヘッド |
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| 50 |
9.4 並列アスピレーション探索 |
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| 51 |
9.5 YBWCアルゴリズム |
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| 52 |
9.6 ワークスティーリングによる仕事のスケジューリング |
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| 53 |
9.7 分散メモリ環境における並列探索 |
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| 54 |
10 AND/OR木と証明数探索 |
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| 55 |
10.1 はじめに |
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| 56 |
10.2 定義 |
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| 57 |
10.3 証明数と反証数 |
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| 58 |
10.4 証明数探索 |
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| 59 |
10.5 証明数探索の改良 |
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| 60 |
11 深さ優先探索を用いた証明数探索と性能向上手法 |
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| 61 |
11.1 深さ優先探索に変換する意義 |
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| 62 |
11.2 脊尾のアルゴリズム |
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| 63 |
11.3 df-pnアルゴリズム |
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| 64 |
11.4 シミュレーション |
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| 65 |
11.5 トランスポジションテーブルの効率的な利用法 |
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| 66 |
11.6 探索空間がDAGの場合に生じる問題 |
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| 67 |
12 サイクル空間におけるAND/OR木探索 |
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| 68 |
12.1 はじめに |
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| 69 |
12.2 GHI問題 |
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| 70 |
12.3 GHI問題への単純な解決策 |
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| 71 |
12.4 岸本・MüllerのGHI解決索 |
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| 72 |
12.5 サイクル空間でのdf-pnアルゴリズムの無限ループ問題 |
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| 73 |
12.6 最小距離法 |
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| 74 |
13 モンテカルロ法による探索 |
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| 75 |
13.1 囲碁でモンテカルロ法が成果を挙げる |
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| 76 |
13.2 モンテカルロ法の基本的な考え方 |
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| 77 |
13.3 UCT |
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| 78 |
13.4 モンテカルロ法の現在 |
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| 79 |
14 ゲームにおける学習1:強化学習 |
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| 80 |
14.1 予言学習問題と学習アルゴリズム |
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| 81 |
14.2 最小平均二乗法 |
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| 82 |
14.3 最小平均二乗法の学習例:4×3の世界 |
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| 83 |
14.4 TD法 |
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| 84 |
14.5 TD(λ)の学習例:4×3の世界 |
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| 85 |
14.6 Q学習 |
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| 86 |
14.7 いくつかの学習事例 |
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| 87 |
15 ゲームにおける学習2:ニューラルネットワーク |
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| 88 |
15.1 ニューラルネットワークと神経細胞 |
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| 89 |
15.2 ニューラルネットワークの計算 |
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| 90 |
15.3 ニューラルネットワークの学習方法 |
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| 91 |
15.4 学習における問題 |
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| 92 |
15.5 いくつかの学習事例 |
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