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No.	資料番号	資料種別	請求記号	配架場所	状態	貸出
1	0009593450	図書一般	007.64/ｺﾀ10/	書庫	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	ゲーム計算メカニズム
人名	小谷善行／編著
人名ヨミ	コタニヨシユキ
出版者・発行者	コロナ社
出版年月	2010.2

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別	図書
タイトル	ゲーム計算メカニズム
サブタイトル	将棋・囲碁・オセロ・チェスのプログラムはどう動く
シリーズ名	コンピュータ数学シリーズ
シリーズ番号	7
タイトルヨミ	ゲームケイサンメカニズム
サブタイトルヨミ	ショウギイゴオセロチェスノプログラムワドウウゴク
シリーズ名ヨミ	コンピュータスウガクシリーズ
シリーズ番号ヨミ	7
人名	小谷善行／編著　岸本章宏／共著　柴原一友／共著　鈴木豪／共著
人名ヨミ	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
出版者・発行者	コロナ社
出版者・発行者等ヨミ	コロナシャ
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2010.2
ページ数または枚数・巻数	10,190p
大きさ	22cm
価格	￥２８００
ISBN	978-4-339-02540-8
ISBN	4-339-02540-8
注記	文献:p180〜185
分類記号	007.64
件名	アルゴリズム／ゲームソフト
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。
言語区分	jpn
タイトルコード	1009811267425
目次	1 人間の知的遊戯とゲームの分類
	1.1 ゲームとはなにか／1.2 ゲームの分類／1.3 2人完全情報確定零和ゲーム／1.4 思考ゲームの社会的意味
	2 2人ゲームとゲーム木の先読み
	2.1 ゲームのプログラミングとは／2.2 ゲームのためのデータ／2.3 ゲームのための手続き／2.4 静的評価と通常のゲーム木探索
	3 ゲーム木探索メカニズム
	3.1 β値の導入／3.2 α値の導入／3.3 順序付け／3.4 反復深化／3.5 ランダム探索木の作成方法
	4 評価値計算とゲームプログラムの基礎
	4.1 評価関数／4.2 ゲームプログラムを作る／4.3 データ構造や計算の工夫
	5 ゲーム木拡張
	5.1 前向き枝刈り／5.2 捕獲探索／5.3 シンギュラー拡張／5.4 小数点拡張／5.5 実現確率探索／5.6 探索アルゴリズムへの組み込み
	6 トランスポジションテーブル
	6.1 同一局面とはなにか／6.2 どんなときに局面が同一になるか／6.3 どんな情報を保存するか／6.4 データ構造／6.5 インデックスの衝突の(不)処理／6.6 トランスポジションテーブル利用のアルゴリズム／6.7 ハッシュ関数の構成法／6.8 他の状況でのハッシュテーブル／6.9 トランスポジションテーブルの有効性
	7 ウィンドウ探索
	7.1 ウィンドウ探索の基本とアスピレーション探索／7.2 ヌルウィンドウ探索／7.3 ネガスカウト／7.4 MTD
	8 探索領域の制御
	8.1 ProbCut／8.2 実現確率探索
	9 並列探索
	9.1 動機／9.2 コンピュータのモデル／9.3 並列探索のオーバヘッド／9.4 並列アスピレーション探索／9.5 YBWCアルゴリズム／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／9.7 分散メモリ環境における並列探索
	10 AND/OR木と証明数探索
	10.1 はじめに／10.2 定義／10.3 証明数と反証数／10.4 証明数探索／10.5 証明数探索の改良
	11 深さ優先探索を用いた証明数探索と性能向上手法
	11.1 深さ優先探索に変換する意義／11.2 脊尾のアルゴリズム／11.3 df-pnアルゴリズム／11.4 シミュレーション／11.5 トランスポジションテーブルの効率的な利用法／11.6 探索空間がDAGの場合に生じる問題
	12 サイクル空間におけるAND/OR木探索
	12.1 はじめに／12.2 GHI問題／12.3 GHI問題への単純な解決策／12.4 岸本・MüllerのGHI解決索／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／12.6 最小距離法
	13 モンテカルロ法による探索
	13.1 囲碁でモンテカルロ法が成果を挙げる／13.2 モンテカルロ法の基本的な考え方／13.3 UCT／13.4 モンテカルロ法の現在
	14 ゲームにおける学習1:強化学習
	14.1 予言学習問題と学習アルゴリズム／14.2 最小平均二乗法／14.3 最小平均二乗法の学習例:4×3の世界／14.4 TD法／14.5 TD(λ)の学習例:4×3の世界／14.6 Q学習／14.7 いくつかの学習事例
	15 ゲームにおける学習2:ニューラルネットワーク
	15.1 ニューラルネットワークと神経細胞／15.2 ニューラルネットワークの計算／15.3 ニューラルネットワークの学習方法／15.4 学習における問題／15.5 いくつかの学習事例