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タイトル: 難しい詰めガイスター問題の生成法
著者: 石井, 岳史
川上, 直人
橋本, 剛
池田, 心
発行日: 2019-11-01
出版者: 情報処理学会
誌名: ゲームプログラミングワークショップ2019論文集
開始ページ: 12
終了ページ: 19
抄録: ボードゲーム『ガイスター』は6×6のボード上で青赤2 種8つの駒を交互に動かし,「脱出」「青駒全取り」「赤駒全取られ」のいずれかを狙う,互いの駒色がわからない2人用不完全情報ゲームである.著者らはガイスターにおけるコンテンツとして詰めガイスター問題を提案したが,生成アルゴリズムの要因から 11手詰めまでの問題しか生成できず,さらに問題の質を評価することができなかった.そこで本稿は,生成アルゴリズムにおける必勝手探索の探索法に Df-pnを用いることで大幅に探索速度を改善し,19手詰め問題を得ることに成功した.それに加え,元の問題から手を戻すことで新たな問題を生成する逆順生成法を用いることで,狙った手数の問題の生成を可能とした.さらに,被験者実験を行い生成した問題の面白さと難しさについてアンケートを取り,教師あり学習を行うことで特徴量から面白さと難しさの推定を行った.推定誤差は5段階評価の0.5~0.6程度で,ある程度の問題選別が可能であることを示した. : "Geister" is a two-player, zero-sum, deterministic but imperfect information board game. Each player plays using 4 blue and 4 red pieces, and the colors are hidden from the opponent player. "Geister puzzle" is a miniature problem of Geister as chess mating problem is to chess, where there is a way the player can win if no mistake was made. In the previous paper, we proposed a way to generate Geister puzzle instances. But the employed method was slow, so the maximum number of moves to win an instance was only 11. In this paper, we improved the generation method by using df-pn, and the maximum number of winning moves was increased to 19. In addition, we proposed a reverse generation method to improve the generation efficiency. Further, we tried supervised learning for making a prediction model of interestingness/difficulty of instances. The training data were collected from experiments using human subjects. We successfully trained models which can predictinterestingness/difficulty, where the root mean squared errors were around 0.5-0.6.
Rights: 社団法人 情報処理学会, 石井 岳史, 川上 直人, 橋本 剛, 池田 心, ゲームプログラミングワークショップ2019論文集, 2019, pp.12-19. ここに掲載した著作物の利用に関する注意: 本著作物の著作権は(社)情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 Notice for the use of this material: The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan.
URI: http://hdl.handle.net/10119/16694
資料タイプ: publisher
出現コレクション:b11-1. 会議発表論文・発表資料 (Conference Papers)

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