主催: 公益社団法人精密工学会
北海道大 情報科学研究科 情報理工学専攻
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ゲーム木探索の中でもランダムなシミュレーションを繰り返すことで近似的な評価値を得るモンテカルロ木探索法と呼ばれる手法が存在する。しかしランダム性故に現実にはまず起こり得ないシミュレーション結果も評価に含まれてしまうことがあるため、数手に渡り正確な読みが必要となる局面は苦手とされている。そこでシミュレーション結果（報酬）をミニマックス的に伝搬することで、末端の情報を活用し評価精度の向上を目指す。
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