Fugu-MT 論文翻訳(概要): Randomized fast no-loss expert system to play tic tac toe like a human

論文の概要: Randomized fast no-loss expert system to play tic tac toe like a human

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11225v2
Date: Tue, 10 Nov 2020 23:37:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-15 16:46:58.554688
Title: Randomized fast no-loss expert system to play tic tac toe like a human
Title（参考訳）: tic tac toeを人間のようにプレイするランダム化高速no-lossエキスパートシステム
Authors: Aditya Jyoti Paul
Abstract要約: 本稿では,T3DT と呼ばれる決定木を用いたTic Tac Toe の専門家システムを提案する。ブルート・フォースやミニマックス、進化的テクニックは使用しないが、それでも常に耐え難い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper introduces a blazingly fast, no-loss expert system for Tic Tac Toe using Decision Trees called T3DT, that tries to emulate human gameplay as closely as possible. It does not make use of any brute force, minimax or evolutionary techniques, but is still always unbeatable. In order to make the gameplay more human-like, randomization is prioritized and T3DT randomly chooses one of the multiple optimal moves at each step. Since it does not need to analyse the complete game tree at any point, T3DT is exceptionally faster than any brute force or minimax algorithm, this has been shown theoretically as well as empirically from clock-time analyses in this paper. T3DT also doesn't need the data sets or the time to train an evolutionary model, making it a practical no-loss approach to play Tic Tac Toe.
Abstract（参考訳）: 本稿では,T3DTと呼ばれる決定木を用いたTic Tac Toeの高速・無損失エキスパートシステムについて紹介する。ブルートフォースやミニマックス、進化的テクニックは使用しないが、それでも常に無敵である。ゲームプレイをより人間らしくするために、ランダム化を優先し、T3DTは各ステップにおける複数の最適な動きの1つをランダムに選択する。いずれの時点でも完全なゲームツリーを解析する必要はないので、t3dtはどのブルート力やミニマックスアルゴリズムよりも非常に高速である。 t3dtは、進化モデルのトレーニングにデータセットや時間も必要とせず、tic tac toeをプレイするための実用的なno-lossアプローチとなっている。

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