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モンテカルロゲーム木探索に基づく限量記号付き制約充足問題の実時間解決

机译:蒙特卡洛博弈基于树搜索的带极限符号的约束满足问题实时解

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摘要

本論文では,モンテカルロ法を用いた限量記号付き制約充足問題を解く実時間アルゴリズムを提案ずる,限量記号付き制約充足問題は,全称限量化された変数を含む制約充足間題であり,自然や敵の選択に対応しで目的を達成するためのブランを求める問題である,限量記号付き制約充足問題はPSPACE完 全であり,問題のサィズが大きい場合に,完全なプランを事前に探索するには膨大な時間がかかる.そこで本論文では,あらがじめ完全なプランを求めることが不可能な場合に,逐次的に妥当な選択を行う実時間アルゴリズムを提案する.このような問題はゲーム木探索の分野で扱われており,状態を評価する静的評価関数の設計が重要となるが,限量記号付き制約充足問題において,適切な静的評価関数を設計することは困難な課題である.そこで本論文では,ランダムシミュレーションに基づく,評価関数の設計が不要なモンテカルロ法を用いたアルゴリズムを提案する.比較実験により,問題のサイズが大きい場合に,提案アルゴリズムがAlphaBeta法 を用いた既存の実時間アルゴリズムよりも高い勝率を得ることを示した.
机译:在本文中,我们提出了一种实时算法,该算法使用蒙特卡洛方法用一个极限符号来解决约束满足问题。当问题的规模很大时,要提前找到一个完整的计划,就会出现带有极限符号的约束满足问题,这是一个寻求品牌以实现对目标的响应的问题。这需要花费大量时间,因此,在本文中,我们提出了一种实时算法,当无法获得完整的计划时,可以按顺序进行适当的选择。这些问题在游戏树搜索领域中得到解决,因此,设计用于评估状态的静态评估函数很重要,但是,在具有极限符号的约束满足问题中,设计适当的静态评估函数。是一项艰巨的任务。因此,在本文中,我们提出了一种基于蒙特卡罗方法的基于随机模拟的算法,该算法不需要设计评估函数。比较实验表明,当问题的规模很大时,与使用AlphaBeta方法的现有实时算法相比,该算法的获胜率更高。

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