ランダムな試行の学習によって構成された15パズルの評価関数について
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抄録
15パズルなどのスライディングパズルの評価関数は，通常そのパズルの構造に基づいて構成される．これに対して本稿で示す15パズルの評価関数は，実際にゴール状態からスタートしてそのパターンを崩していくことで得られるパターン列を利用して構成される．提案手法では，この列を教師データとして学習させたニューラルネットワーク(NN)を構成し，さらに15パズルを崩す過程で頻繁に出現するパターンを見つけ出しそこからランダムに探索することで，よりよい教師データが得た。このような手法によりマンハッタン距離和関数に比べて探索ノード数が4,200倍程度効率的な評価関数が得られた.
収録刊行物
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- 第81回全国大会講演論文集
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第81回全国大会講演論文集 2019 (1), 385-386, 2019-02-28
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050011097169689984
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- NII論文ID
- 170000179708
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00196828/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles