「アンパンマンしょうぎ」の完全解析近畿大学理工学部情報学科情報論理工学部研究室 09-1-037-0225 潘小月目次 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 研究背景二人零和有限確定完全情報ゲーム本研究の目的「アンパンマンしょうぎ」とはボード、駒、進行、ルール総局面の見積もり局面の評価値千日手の判定アンパンマン将棋AIによる計算機実験と結果結論参考文献研究背景【二人零和有限確定完全情報ゲーム】零和：ゲーム終了時プレイヤーの点数の合計は０である ● 有限：双方のプレイヤーが可能な手の組み合わせが有限である ● 確定：プレーヤーの着手以外にゲームに影響を与える偶然の要素がない ● 完全情報：開始時から現在局面まですべての情報を各プレイヤーが得られる ● 研究背景二人零和有限完全情報ゲームの性質上解析を行い易いため、ゲーム理論において様々な研究がなされてきた。 ● また、人工知能の分野においても広く研究がなされている。 ● 本研究の目的 ● ● ● アンパンマン将棋の完全解析を目指す完全解析を行うための前準備として、アンパンマン将棋プログラムの作成アンパンマン将棋が先手有利/後手有利のどちらになるか予測する。「アンパンマンしょうぎ」とはボード ● 3×5のボード五、一行目は先手、後手の陣地 ● 先手は五の側に、後手は一の側に座る ● 駒進行先手から交互に１手ずつ駒を動かす。 ● ● パスは許されない。アンパンマンとバイキンマンは将棋の玉将に相当する駒、将棋と同様に自分の駒が移動する先に相手の駒があった場合、取ることができる ● ルール ● ゲームの目標自分のリーダーがゴールする ● 相手のリーダーを詰みにする ● 同じ局面に３回目に到達すると引き分け ● 総局面の見積もりアンパンマン：15通り ● バイキンマン：11通り ● 食パンマンとホラーマン：14通り ● カレーパンマンとドキンちゃん：13通り ● 合計： 15*11*14*14*13*13=5,465,460 通りである。 ● 「動物将棋の総局面1,567,925,964通りと比べても充分に小さい」 ● 局面の評価値 ● 盤上にある駒の種類と位置から計算 ● 自分の駒の価値の合計値/相手の駒の価値の合計値「結果」は大きいほど有利 ● 強い駒ほど大きな値とする ● 千日手の判定 ● ● 同一の局面が3回出てくると引き分け先読みを行う際、先読みで得られる局面が、以前に表れた局面と同じであるか検査し、同じであれば千日手と見做し、先読みは行わずに評価値0とするアンパンマン将棋AIによる計算機実験と結果 ● ● ● アンパンマン将棋AI--ASAI ランダムAI--RAI ASAI対RAI、RAI対ASAI、ASAI対ASAIでそれぞれ 1000回行った。（ASAIの先読み値は３とする）結論 ● ● アンパンマン将棋のAIの作成を完成 ASAIは、局面を先読みで得られた評価値に基づいて指す手を決定 ● ASAIの対戦結果から、先手有利と推測 ● 完全解析まで完成できてなかった参考文献 ● ● ● ● ● ● ● ● ● アンパンマンはじめて将棋, セガトイズ (2012)http://www.segatoys.co.jp/anpan/product/popup/_legacy/learn/06.htm 池泰弘：コンピュータ将棋のアルゴリズム―最強アルゴリズムの探求とプログラミング,工学社(2005) 池泰弘：Java将棋のアルゴリズム, 工学社 (2007) 田中哲郎：「どうぶつしょうぎ」の完全解析, 情報処理学会研究報告, Vol.2009GI-22 No.3, pp.1—8 (2009), http://id.nii.ac.jp/1001/00062415/ Janos Wagner and Istvan Virag, Solving renju, ICGA Journal, Vol.24, No.1, pp.3035 (2001), http://www.sze.hu/~gtakacs/download/wagnervirag_2001.pdf 日本5五将棋連盟, http://www.geocities.co.jp/Playtown-Spade/8662/ 北尾まどか, 藤田麻衣子, どうぶつしょうぎねっと, (2010), http://dobutsushogi.net/ 伊藤英紀, A級リーグ差し手1号, (2013), http://aleag.cocolog-nifty.com/ 米長邦雄, われ敗れたりコンピュータ棋戦のすべてを語る, 中央公論社, (2012). ご清聴ありがとうございました