Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Strongly solved: a New Definition Leading Computer to Perfect Gameplay

論文の概要: Semi-Strongly solved: a New Definition Leading Computer to Perfect Gameplay

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01029v1
Date: Fri, 01 Nov 2024 21:00:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-05 14:47:44.253170
Title: Semi-Strongly solved: a New Definition Leading Computer to Perfect Gameplay
Title（参考訳）: ゲームプレイを完ぺきにするためのコンピューター
Authors: Hiroki Takizawa,
Abstract要約: 「ゲーム解決のための定義はいくつかあるが、計算コストと導出した洞察の詳細については明らかに異なる。」半強解」と呼ばれる新しい定義を導入し、このタイプの解を効率的に実現するためのアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Solving combinatorial games has been a classic research topic in artificial intelligence because solutions can offer essential information to improve gameplay. Several definitions exist for `solving the game,' but they are markedly different regarding computational cost and the detail of insights derived. In this study, we introduce a novel definition called `semi-strongly solved' and propose an algorithm to achieve this type of solution efficiently. This new definition addresses existing gaps because of its intermediate computational cost and the quality of the solution. To demonstrate the potential of our approach, we derive the theoretical computational complexity of our algorithm under a simple condition, and apply it to semi-strongly solve the game of 6x6 Othello. This study raises many new research goals in this research area.
Abstract（参考訳）: 組み合わせゲームの解決は、ゲームプレイを改善するための重要な情報を提供するソリューションとして、人工知能における古典的な研究トピックである。ゲーム解決」にはいくつかの定義があるが、計算コストと導出された洞察の詳細については明らかに異なる。本研究では,「半強解」と呼ばれる新しい定義を導入し,この手法を効率的に実現するためのアルゴリズムを提案する。この新たな定義は、中間計算コストと解の質のために既存のギャップに対処する。提案手法の可能性を実証するために,簡単な条件下でのアルゴリズムの理論的計算複雑性を導出し,これを6x6 Othelloのゲームに半強に応用する。本研究は,本研究領域における多くの新たな研究目標を提起する。

関連論文リスト

Game Solving with Online Fine-Tuning [17.614045403579244]
本稿では,探索中のオンラインファインチューニングの適用について検討し,ゲーム問題解決のための最適設計計算を学習するための2つの方法を提案する。実験の結果,オンラインファインチューニングを用いることで,ベースラインに比べて23.54%の時間しか利用できない7x7 Killall-Goの課題が解決できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-13T09:09:52Z)
Responsible AI (RAI) Games and Ensembles [30.110052769733247]
本稿では,Responsible AI(RAI)ゲーム(Responsible AI)と呼ばれる問題を研究するための一般的なフレームワークを提供する。 a)ゲームプレイベースアルゴリズムと(b)ステージワイズ推定アルゴリズムの2つのクラスを提供する。我々は、いくつかのRAI問題、特にサブポピュレーションシフトに関して、我々の技術の適用性と競争性能を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-28T22:17:30Z)
Space Net Optimization [1.0323063834827415]
ほとんどのメタヒューリスティックアルゴリズムは、収束過程において後続の探索を導くためのいくつかの探索解に依存している。スペースネット最適化(SNO)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。スペースネットと呼ばれる新しいメカニズムを備えており、メタヒューリスティックアルゴリズムは全ての探索された解から得られるほとんどの情報を使って、解空間の風景を描写することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T15:44:18Z)
The Update-Equivalence Framework for Decision-Time Planning [78.44953498421854]
本稿では,サブゲームの解決ではなく,更新等価性に基づく意思決定時計画のための代替フレームワークを提案する。ミラー降下に基づく完全協調型ゲームに対する有効音声探索アルゴリズムと、磁気ミラー降下に基づく対戦型ゲームに対する探索アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-25T20:28:55Z)
Hardness of Independent Learning and Sparse Equilibrium Computation in Markov Games [70.19141208203227]
マルコフゲームにおける分散型マルチエージェント強化学習の問題点を考察する。我々は,全てのプレイヤーが独立に実行すると,一般のサムゲームにおいて,アルゴリズムが到達しないことを示す。我々は,全てのエージェントが集中型アルゴリズムによって制御されるような,一見簡単な設定であっても,下位境界が保持されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-22T03:28:12Z)
An AlphaZero-Inspired Approach to Solving Search Problems [63.24965775030674]
探索問題を解くためにAlphaZeroで使用される手法と手法を適応する。本稿では,簡単な解法と自己還元という観点から表現できる可能性について述べる。また,探索問題に適応したモンテカルロ木探索法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T23:39:45Z)
The Machine Learning for Combinatorial Optimization Competition (ML4CO): Results and Insights [59.93939636422896]
ML4COは、キーコンポーネントを置き換えることで最先端の最適化問題を解決することを目的としている。このコンペティションでは、最高の実現可能なソリューションを見つけること、最も厳密な最適性証明書を生成すること、適切なルーティング設定を提供すること、という3つの課題があった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-04T17:06:00Z)
Near-Optimal Learning of Extensive-Form Games with Imperfect Information [54.55092907312749]
本稿では,2プレイヤーゼロサムゲームにおいて,$widetildemathcalO((XA+YB)/varepsilon2)$プレイのエピソードのみを必要とするアルゴリズムの最初の行を,$varepsilon$-approximate Nash平衡を求める。これにより$widetildemathcalO((X2A+Y2B)/varepsilon2)$が$widetildemathcalO(maxX,
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-03T18:18:28Z)
End-to-End Constrained Optimization Learning: A Survey [69.22203885491534]
機械学習アーキテクチャとソルバと最適化手法を統合する作業の調査に焦点を当てている。これらのアプローチは、問題に対する迅速、近似、構造的、解決策を予測し、論理的推論を可能にする新しいハイブリッド機械学習と最適化手法を開発することを約束します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-30T14:19:30Z)
SeaPearl: A Constraint Programming Solver guided by Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,Juliaで実装された新しい制約プログラミング問題であるSeaPearlの概念実証について述べる。 seapearlは強化学習を使用して分岐決定を学ぶために機械学習ルーチンをサポートする。産業用ソリューションとはまだ競合していないが、seapearlは柔軟でオープンソースなフレームワークを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-18T07:34:38Z)
Algorithms in Multi-Agent Systems: A Holistic Perspective from Reinforcement Learning and Game Theory [2.5147566619221515]
近年では深い強化学習が顕著な成果を上げている。最近の研究は、シングルエージェントのシナリオを越えて学習を検討し、マルチエージェントのシナリオを検討しています。従来のゲーム理論アルゴリズムは、現代的なアルゴリズムと組み合わせた明るいアプリケーションの約束を示し、計算能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-17T15:08:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。