三 目 並べ。 【3目並べで学ぶ強化学習】Q

最後に状態2、3、4の点数リストに+10、-10、-10が並べられ、その中から状態1は最大点数である+10を得て勝つことができる状態2を選ぶ。

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- ブラウザ上でプレイできる三目並べ. 1の状態ではどちらのプレーヤーも完璧です。 どちらも似たようなものですが、先攻と後攻を同時に学習した方が、早い段階(4手目)で、 重み「0」を持つ局面の数が多いです。

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原注: ご興味のある方は元記事のコメント欄でリクエストいただければ、RSpecなどのテスティングツールを用いてテストする方法も追記したいと思います。 多くのコードサンプルと説明に目を通しましたが、私が能なしだからか、どれを見てもプロセスの内実を十分に理解することはできなかったのです。 今回、千日手回避のために他にもいろいろ試行錯誤したのでそれらの手法を使って将棋作りに活かしてみようと思っています。

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css "display","inline-block" ,i. 対戦してみる さて、「自分も相手も全くランダムに打つ」と仮定して得られた「勝利確率」を「その盤面における行動価値関数」だと思って、その思考ルーチンが強いのか弱いのか調べてみましょう。 千日手対応 先読みの最中に過去に現れた局面が一定周期で続いて現れるかどうかを判定するってプログラムが重くなりそうだし、難しそうな気がして対応する気がしなかったのですが、よく考えてみると先読みの最中である必要は無く、実際に打った一手だけを局面毎に保存しておいて、先読みを開始する一手目の時だけ過去に同一局面があったかどうかを調べるだけで済みそうです。 ただ、このArrangeLineに関して言えばandroid端末用のゲームなので完全読切りするにはマシンパワーの制限で難しいからそれなりに形勢判断用の評価関数を工夫する意味はあると思います。

なぜこのように少ない数でこれだけの成績を収められたのか。

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ゴシゴシこすってみてください。

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そういう意味において、もし「相手が最善手を打つ」と仮定して確率を計算してしまうと、最初の何も置いていない場面は評価値オールゼロ、後は勝負が決まる盤面でその手筋のみ「1 勝利 」、そうでないところは「0 引き分け 」か「負け -1 」という状態になってしまいます。

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