卒研発表 - 近畿大学理工学部情報学科
Download
Report
Transcript 卒研発表 - 近畿大学理工学部情報学科
アンパンマン将棋
の
完全解析
近畿大学理工学部情報学科
情報論理工学研究室
08-1-037-0094
滝口 直
目次-1（発表の流れ）
• アンパンマン将棋とは
o
o
o
o
盤と駒
初期配置
進行とゲーム目標
初期配置
• ゲーム理論研究
o
o
o
o
一般的なゲームの総局面数
本研究の目的
どうぶつしょうぎの完全解析手法
アンパンマン将棋の総局面数
目次-2（発表の流れ）
• アンパンマン将棋のプログラム
o コンピューターAIの手法
o 評価値計算
o クラス説明
•
•
•
•
•
AI対戦の結果
部分解析
結論
今後の課題
参考文献
「アンパンマンはじめて
しょうぎ」とは
• 2012年6月28日発売
• 女流棋士の北尾まどか初段
が考案
• 子供向けの将棋
• アンパンマンというキャラ
クター性により、人気商品
• イベント開催
Official websiteより
駒と盤
• 「アンパンマン、バイキンマン」
前、斜め前、横の５方向
• 「カレーパンマン、どきんちゃん」
前、斜め前の３方向
• 「食パンマン、ホラーマン」
縦、横の３方向
• ３×５の盤
Oficial websiteより
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
初期配置
• ５行目は、アンパンマンの陣地
• １行目は、バイキンマンの陣地
• アンパンマン、バイキンマンを
リーダーとする
• リーダーを中央
• カレーパンマン、どきんちゃん
→リーダーの左側
• 食パンマン、ホラーマン
→リーダーの右側
進行とゲーム目標
• 手番をじゃんけんで決める
• 先手から交互に１手ずつ駒を動かす。パスは許されない
チェスと同じゲーム進行
• ゲーム目標
相手チームのリーダーを取る（捕まえる）
相手チームの陣地にリーダーが入る（トライ）
• 千日手（スリーフォールド・レピティション）
同じ局面が３回でた時点で引き分け
「連続王手の千日手」の概念はなし
ゲーム理論研究
• アンパンマン将棋は二人零和有限確定完全情報ゲーム
• 二人零和有限確定完全情報ゲーム＝最も単純なゲーム
o
o
o
o
o
アンパン将棋、囲碁、五目並べ、オセロなど
零和＝ゲーム終了時プレイヤー全員の利得合計が一定（０）
有限＝各プレイヤーの可能な手の組み合わせが有限
確定＝不確定要素がない
完全情報＝非公開領域がない
• 理論上完全な先読み可能
ゲーム理論研究
• アンパンマン将棋は二人零和有限確定完全情報ゲーム
• 二人零和有限確定完全情報ゲーム＝最も単純なゲーム
o
o
o
o
o
アンパン将棋、囲碁、五目並べ、オセロなど
零和＝ゲーム終了時プレイヤー全員の利得合計が一定（０）
有限＝各プレイヤーの可能な手の組み合わせが有限
確定＝不確定要素がない
完全情報＝非公開領域がない
• 理論上完全な先読み可能
ゲーム理論研究
• アンパンマン将棋は二人零和有限確定完全情報ゲーム
• 二人零和有限確定完全情報ゲーム＝最も単純なゲーム
o
o
o
o
o
アンパン将棋、囲碁、五目並べ、オセロなど
零和＝ゲーム終了時プレイヤー全員の利得合計が一定（０）
有限＝各プレイヤーの可能な手の組み合わせが有限
確定＝不確定要素がない
完全情報＝非公開領域がない
• 理論上完全な先読み可能
ゲーム理論研究
• アンパンマン将棋は二人零和有限確定完全情報ゲーム
• 二人零和有限確定完全情報ゲーム＝最も単純なゲーム
o
o
o
o
o
アンパン将棋、囲碁、五目並べ、オセロなど
零和＝ゲーム終了時プレイヤー全員の利得合計が一定（０）
有限＝各プレイヤーの可能な手の組み合わせが有限
確定＝不確定要素がない
完全情報＝非公開領域がない
• 理論上完全な先読み可能
ゲーム理論研究
• アンパンマン将棋は二人零和有限確定完全情報ゲーム
• 二人零和有限確定完全情報ゲーム＝最も単純なゲーム
o
o
o
o
o
アンパン将棋、囲碁、五目並べ、オセロなど
零和＝ゲーム終了時プレイヤー全員の利得合計が一定（０）
有限＝各プレイヤーの可能な手の組み合わせが有限
確定＝不確定要素がない
完全情報＝非公開領域がない
• 理論上完全な先読み可能
ゲーム理論研究
• アンパンマン将棋は二人零和有限確定完全情報ゲーム
• 二人零和有限確定完全情報ゲーム＝最も単純なゲーム
o
o
o
o
o
アンパン将棋、囲碁、五目並べ、オセロなど
零和＝ゲーム終了時プレイヤー全員の利得合計が一定（０）
有限＝各プレイヤーの可能な手の組み合わせが有限
確定＝不確定要素がない
完全情報＝非公開領域がない
• 理論上完全な先読み可能
一般的なゲームの
総局面数
•
•
•
•
リバーシ
チェス
将棋
囲碁
1028通り、
1050通り、
1069通り、
10170通り
• 現在のコンピュータでは解析は不可能
簡略化したゲーム
• サイズ 6x6 のリバーシ
16 対 20 で後手勝ち
o Joel Feinstein, Amenor Wins World 6x6 Championships!, Forty billion noted
under the tree (July 1993),
• サイズ 4x4 の囲碁
持碁(引き分け)
o 清慎一, 川嶋俊, 探索プログラムによる四路盤囲碁の解, 情報処理学会研究報告,
Vol. 2000-GI-004,
• サイズ 5x5 の囲碁
黒の 25 目勝ち
o Eric C.D. van der Welf, H.Jaap van den Herik, and Jos W.H.M.Uiterwijk,
Solving Go on Small Boards,
本研究の目的
• アンパンマン将棋はどちらが必勝か、引き分けか
• 将棋、チェス等の研究に役立つ
o アンパンマン将棋は千日手が多く発生する
• 本将棋
• 倉庫番ゲーム（コンピューターパズルゲーム）など
ループを多く持つ木の探索研究に役立つ
• アンパン将棋のアプリケーションを作成し、研究の土台
を作る
• AI対戦を可能にし、一人でもゲームをすることができる
ようにする
どうぶつしょうぎ
•
•
•
•
•
ルール考案者が同じ
幼児用将棋
３×４の盤
４種類の駒
捕まえた駒は持ち駒にな
る
• 後ろ方へ進める
どうぶつしょうぎ official website より
どうぶつしょうぎの
完全解析の手法
• 田中哲郎氏, 「どうぶつしょうぎ」の完全解析, 情報処
理学会研究報告 Vol.2009-GI-22 No.3,
• 後手78目で勝利
手法
• 全ての局面を列挙
o 初期局面から到達可能な全局面を含んだソート済み配列を作る
• 後退解析(retrograde analysis) により必勝法を導き出す
o 末端局面集合から始めて、勝敗判定済みの局面集合を増やしていく
総局面数の見積もり
•
•
•
•
•
•
アンパンマン
バイキンマン
食パンマン
ホラーマン
カレーパンマン
ドキンちゃん
15通り
11通り（アンパンマンの隣接におけない）
16通り（盤外＋１）
16通り（盤外＋１）
13通り（到達できない升が3つ）
13通り（到達できない升が3つ）
• 15*11*16*16*13*13*2 /2= 7,138,560
• 総局面数
7,138,560通り
• 動物将棋 1,567,925,964通り
アンパンマン将棋の
プログラム
• 着手可能手の発見
o 各自駒が各升へいけるか
o リーダーの自殺手を除く
• 王手の発見
o リーダーが相手のリーダー以外の駒に次の手番で捕られる状況か
o 王手をかけられているなら王手から抜け出す手を探す
• 勝敗の判定
o 相手リーダーが盤上にいない場合
o リーダーが相手ゴールにいる場合
• 千日手の判定
o 盤上の駒の位置を覚え、前から順番に比較、3回現れたら引き分け
• 局面の評価値計算
コンピューターAIの手法
•
•
•
•
•
局面の評価値計算
定跡データベース（将棋）
一定手数の先読み
終盤での必勝読み、完全読み
モンテカルロ法（オセロ）など
局面の評価値計算
•
•
•
•
•
•
リーダーは前にいるほうが評価は高い
盤面上の駒の数が多いほど高い
着手可能手が多いほど評価は高い
勝利条件を満たすと評価値を無限大
敗北条件を満たすと評価値を無限小
引き分け条件を満たすと評価値を０
クラス説明
• クラスAnpanman
o 実行クラス
o 将譜の出力
• クラスBoard
o 盤を管理
• 駒を実際に移動、駒を取り除くなど
• クラスPiece
o 駒ためのクラス
• 移動方向、初期位置、移動可能な座標など
• クラスNextMove
o データクラス
• 駒の種類、座標位置、評価をセットし返す。
実験の結果
• ＡＩ同士の対戦を 100 回行った
• 先手の 33 勝 53 負 14 引き分け
アンパンマン将棋の部分
解析
• 1：アンパンマンB４
• 2：バイキンマンB２
• 3：カレーパンマンA４
• A3 B３にきく駒がない
アンパンマン将棋の部分
解析*
• 初手カレーパンマンA4の
場合も同じ事が言える
• 1：カレーパンマンB４
• 2：バイキンマンB２
• 3：アンパンマンA４
アンパンマン将棋の部分
解析*
• 初手カレーパンマンA4の
場合も同じ事が言える
• 1：カレーパンマンA４
• 2：バイキンマンB２
• 3：アンパンマンB４
アンパンマン将棋の部分
解析
• 1：アンパンマンB４
• 2：バイキンマンA４
• 3：カレーパンマンA４
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
• ドキンちゃんが前へ進むと
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ドキンちゃんB3
7：カレーパンマンB3
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ドキンちゃんA3
7：カレーパンマンA3
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC２
6：ドキンちゃんC3
7：カレーパンマンC3
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ホラーマンB１
7：食パンマンC３
8：ホラーマンC１
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ホラーマンB１
7：食パンマンC３
8：ホラーマンC１
9：食パンマンB３
10：ホラーマンC２
11：食パンマンB２
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ホラーマンB１
7：食パンマンC３
8：ホラーマンC１
9：食パンマンB３
10：ホラーマンC２
11：食パンマンB２
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ホラーマンB１
7：食パンマンC３
8：ホラーマンC１
9：食パンマンB３
10：ホラーマンC２
11：食パンマンB２
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンB４
2：バイキンマンA４
3：カレーパンマンA４
4：ドキンちゃんB２
5：食パンマンC４
6：ホラーマンB１
7：食パンマンC３
8：ホラーマンC１
9：食パンマンB３
10：ホラーマンC２
11：食パンマンB２
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンC４
2：バイキンマンB２
3：カレーパンマンB４
4：ドキンちゃんC２
5：食パンマンB5
6：ホラーマンA2
7：食パンマンA５
8：ホラーマンA３
アンパンマン将棋の部分
解析
•
•
•
•
•
•
•
•
1：アンパンマンC４
2：バイキンマンB２
3：カレーパンマンB４
4：ドキンちゃんC２
5：食パンマンB5
6：ホラーマンA2
7：食パンマンA５
8：ホラーマンA３
結論
• AI同士の対戦結果から後手有利と推測する。
• 部分解析から両者最善手を指すと千日手と推測する。
• アンパンマン将棋のプログラムを作成することができ、
完全解析の骨組みを完成させることができた。
今後の課題
• 全ての局面を列挙
o 初期局面から到達可能な全局面を含んだソート済み配列を作る
• 後退解析(retrograde analysis) により必勝法を導き出す
o 末端局面集合から始めて、勝敗判定済みの局面集合を増やしていく
• アプレットを使用したアプリケーション開発
参考文献
[1] アンパンマンはじめてしょうぎ, セガトイズ(2012),
http://www.segatoys.co.jp/anpan/product/popup/_legacy/learn/06.html
[2] 岸本章宏, 柴原一友, 鈴木 豪, 小谷善行, ゲーム計算メカニズム-将棋･囲碁･オセロ･チェス
のプログラ
ムはどう動く-:pp2-20, コロナ社,(2010).
[3] 池泰弘, Java 将棋のアルゴリズム:工学社(2007).
[4] 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)
[5] 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.2009-GI-22 No.3,
pp.1-8(2009), http://id.nii.ac.jp/1001/00062415/
[6] Janos Wagner and Istvan Virag, Solving renju, ICGA Journal, Vol.24, No.1, pp.30-35
(2001),
http://www.sze.hu/~gtakacs/download/wagnervirag_2001.pdf
[7] Jonathan Schaeffer, Neil Burch, Yngvi Bjorsson, Akihiro Kishimoto, Martin Muller,
Robert Lake, Paul Lu,
and Steve Suphen, Checkers is solved, Science Vol.317, No,5844, pp.1518-1522 (2007).
http://www.sciencemag.org/content/317/5844/1518.full.pdf
参考文献
[8] Joel Feinstein, Amenor Wins World 6x6 Championships!, Forty billion noted under the tree (July
1993),
pp.6-8, British Othello Federation's newsletter., (1993), http://www.britishothello.org.uk/fbnall.pdf
[9] 清慎一, 川嶋俊, 探索プログラムによる四路盤囲碁の解, 情報処理学会研究報告, Vol. 2000-GI-004,
pp.69-76, (2000), http://id.nii.ac.jp/1001/00058633/
[10] Eric C.D. van der Welf, H.Jaap van den Herik, and Jos W.H.M.Uiterwijk, Solving Go on Small
Boards,
ICGA Journal, Vol.26, No.2, pp.92-107 (2003).
[11] 日本 5 五将棋連盟, http://www.geocities.co.jp/Playtown-Spade/8662/
[12] 「ごろごろどうぶつしょうぎ」発売開始！, お知らせ, 日本将棋連盟, 2012 年 11 月 26 日, (2012),
http://www.shogi.or.jp/topics/2012/11/post-652.html
[13] 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/
[14] IBM100 – Deep Blue, IBM, (1997), http://www03.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/
[15] Michael Khodarkovsky and Leonid Shamkvoich, 人間対機械－チェス世界チャンピオンとスーパー
コ
ンピューターの闘いの記録, 毎日コミュニケーションズ, (1998)
[16] 伊藤英紀, A 級リーグ差し手 1 号, (2013), http://aleag.cocolog-nifty.com/
[17] 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)
参考文献
[18] 日本囲碁規約逐条解説 第十二条
http://www.nihonkiin.or.jp/joho/kiyaku/kiyaku.htm
[19] 岸本章宏, 柴原一友, 鈴木 豪, 小谷善行, ゲーム計算メカニズム-将棋･囲碁･オ
セロ･チェスのプログラム
はどう動く-:pp.21-22, コロナ社, (2010)
[20] 田中哲郎,ボードゲーム「シンペイ」の完全解析情報処理学会研究報告 vol.
2006(23), pp.65-72(2006)
http://ci.nii.ac.jp/naid/110004683809
[21] 高橋 大介, 佐藤 佳州, 2U-4 モンテカルロ法によるコンピュータ将棋の実現
(ゲーム・知識ベース,
学生セッション,人工知能と認知科学) 全国大会講演論文集 第 70 回平成 20 年(2),
"2-123"-"2-124",
2008-03-13 http://ci.nii.ac.jp/naid/110006865370
[22] オセロプログラムと人間はどっちが強いのか？ロジステロとの戦い
http://uguisu.skr.jp/othello/7-2.html
[23] Michael Buro , LOGISTELLO, 2002, https://skatgame.net/mburo/log.html