ミニ2048の完全解析を用いたNタプルネットワーク+Expectimax探索プレイヤの分析

情報処理学会

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タイトル別名
  • Analysis of "N-tuple Network + Expectimax Search" Players Using Strongly-solved Mini2048

抄録

確率的一人ゲーム「2048」において，そのコンピュータプレイヤの作成手法について多くの研究がなされてきた．最先端のコンピュータプレイヤ (Guei et al., 2022) は，強化学習により調整したNタプルネットワーク評価関数とExpectimax探索を基礎とし，さらにいくつかのゲーム特有の最適化を適用し，人間プレイヤよりもずっと高い平均スコア 625\,377 を達成した．著者らは先行研究 (Terauchi et al., 2023) において，$3\times 3$ の盤面でプレイされるミニ2048の完全解析結果を利用して，Nタプルネットワークプレイヤの特性を分析した．本研究では，その研究をさらに発展させ，Nタプルネットワーク評価関数とExpectimax探索を組み合わせたプレイヤについて分析を行う．全体としては探索が深いほど平均得点が高くなる結果が得られたが，完全解析の結果を用いた分析から，パラメータの多い評価関数において探索を深くするほど真の最善手から離れた手を選ぶ場合があることが発見された．

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