論文の概要: Development and Application of a Monte Carlo Tree Search Algorithm for Simulating Da Vinci Code Game Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10720v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 22:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 22:14:44.673563
- Title: Development and Application of a Monte Carlo Tree Search Algorithm for Simulating Da Vinci Code Game Strategies
- Title（参考訳）: Da Vinciコードゲーム戦略のシミュレーションのためのモンテカルロ木探索アルゴリズムの開発と応用
- Authors: Ye Zhang, Mengran Zhu, Kailin Gui, Jiayue Yu, Yong Hao, Haozhan Sun,
- Abstract要約: 本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムの複雑な意思決定環境における効率性について検討する。
この研究は、Da Vinci Codeのボードゲームにおける固有の分岐分岐は、グラフィクス処理ユニット(GPU)上で実行される場合、並列性を著しく損なうことを示唆している。
比較分析の結果,GPU実装とは対照的に,非線形拡張パターンと識別可能な性能トラフを有するCPU実装では,性能が線形に向上していることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.255191342050175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we explore the efficiency of the Monte Carlo Tree Search (MCTS), a prominent decision-making algorithm renowned for its effectiveness in complex decision environments, contingent upon the volume of simulations conducted. Notwithstanding its broad applicability, the algorithm's performance can be adversely impacted in certain scenarios, particularly within the domain of game strategy development. This research posits that the inherent branch divergence within the Da Vinci Code board game significantly impedes parallelism when executed on Graphics Processing Units (GPUs). To investigate this hypothesis, we implemented and meticulously evaluated two variants of the MCTS algorithm, specifically designed to assess the impact of branch divergence on computational performance. Our comparative analysis reveals a linear improvement in performance with the CPU-based implementation, in stark contrast to the GPU implementation, which exhibits a non-linear enhancement pattern and discernible performance troughs. These findings contribute to a deeper understanding of the MCTS algorithm's behavior in divergent branch scenarios, highlighting critical considerations for optimizing game strategy algorithms on parallel computing architectures.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS, Monte Carlo Tree Search)の効率性を検討した。
幅広い適用性にもかかわらず、アルゴリズムのパフォーマンスは特定のシナリオ、特にゲーム戦略開発分野において悪影響を及ぼす可能性がある。
この研究は、Da Vinci Codeのボードゲームにおける固有の分岐分岐は、グラフィクス処理ユニット(GPU)上で実行される場合、並列性を著しく阻害することを示している。
この仮説を解明するために,我々はMCTSアルゴリズムの2つの変種を慎重に評価し,特に分岐分岐が計算性能に与える影響を評価するために設計した。
比較分析の結果,GPU実装とは対照的に,非線形拡張パターンと識別可能な性能トラフを有するCPU実装では,性能が線形に向上していることが明らかとなった。
これらの結果は,分散分岐シナリオにおけるMCTSアルゴリズムの挙動のより深い理解に寄与し,並列コンピューティングアーキテクチャ上でゲーム戦略アルゴリズムを最適化するための重要な考慮点を浮き彫りにした。
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