卒研発表-近畿大學(xué)理工學(xué)部情報(bào)學(xué)科

アンパンマン將棋

の

完全解析近畿大學(xué)理工學(xué)部情報(bào)學(xué)科情報(bào)論理工學(xué)研究室08-1-037-0094滝口直目次-1〔発表の流れ〕アンパンマン將棋とは盤(pán)と駒初期配置進(jìn)行とゲーム目標(biāo)初期配置ゲーム理論研究一般的なゲームの総局面數(shù)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將棋の総局面數(shù)目次-2〔発表の流れ〕アンパンマン將棋のプログラムコンピューターAIの手法評(píng)価値計(jì)算クラス説明AI対戦の結(jié)果局部解析結(jié)論今後の課題參考文獻(xiàn)「アンパンマンはじめてしょうぎ」とは2021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將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(kāi)催Officialwebsiteより駒と盤(pán)「アンパンマン、バイキンマン」

前、斜め前、橫の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、橫の３方向３×５の盤(pán)Oficialwebsite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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)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(cè)食パンマン、ホラーマン→リーダーの右側(cè)進(jìn)行とゲーム目標(biāo)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(dòng)かす。パスは許されないチェスと同じゲーム進(jìn)行ゲーム目標(biāo)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(shí)點(diǎn)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將棋は二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム＝最も単純なゲームアンパン將棋、囲碁、五目並べ、オセロなど零和＝ゲーム終了時(shí)プレイヤー全員の利得合計(jì)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(bào)＝非公開(kāi)領(lǐng)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將棋は二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム＝最も単純なゲームアンパン將棋、囲碁、五目並べ、オセロなど零和＝ゲーム終了時(shí)プレイヤー全員の利得合計(jì)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(bào)＝非公開(kāi)領(lǐng)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將棋は二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム＝最も単純なゲームアンパン將棋、囲碁、五目並べ、オセロなど零和＝ゲーム終了時(shí)プレイヤー全員の利得合計(jì)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(bào)＝非公開(kāi)領(lǐng)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將棋は二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム＝最も単純なゲームアンパン將棋、囲碁、五目並べ、オセロなど零和＝ゲーム終了時(shí)プレイヤー全員の利得合計(jì)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(bào)＝非公開(kāi)領(lǐng)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將棋は二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム＝最も単純なゲームアンパン將棋、囲碁、五目並べ、オセロなど零和＝ゲーム終了時(shí)プレイヤー全員の利得合計(jì)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(bào)＝非公開(kāi)領(lǐng)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將棋は二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム二人零和有限確定完全情報(bào)ゲーム＝最も単純なゲームアンパン將棋、囲碁、五目並べ、オセロなど零和＝ゲーム終了時(shí)プレイヤー全員の利得合計(jì)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(bào)＝非公開(kāi)領(lǐng)域がない理論上完全な先読み可能一般的なゲームの

総局面數(shù)リバーシ

1028通り、チェス

1050通り、將棋

1069通り、囲碁

10170通り現(xiàn)在のコンピュータでは解析は不可能簡(jiǎn)略化したゲームサイズ6x6のリバーシ16対20で後手勝ちJoelFeinstein,AmenorWinsWorld6x6Championships!,Fortybillionnotedunderthetree(July1993),

サイズ4x4の囲碁持碁(引き分け)清慎一,川嶋俊,探索プログラムによる四路盤(pán)囲碁の解,情報(bào)処理學(xué)會(huì)研究報(bào)告,Vol.2000-GI-004,サイズ5x5の囲碁黒の25目勝ちEricC.D.vanderWelf,H.JaapvandenHerik,andJosW.H.M.Uiterwijk,SolvingGoonSmallBoards,本研究の目的アンパンマン將棋はどちらが必勝か、引き分けか將棋、チェス等の研究に役立つアンパンマン將棋は千日手が多く発生する本將棋倉(cāng)庫(kù)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將棋のアプリケーションを作成し、研究の土臺(tái)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將棋３×４の盤(pán)４種類(lèi)の駒捕まえた駒は持ち駒になる後ろ方へ進(jìn)めるどうぶつしょうぎofficialwebsite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(bào)処理學(xué)會(huì)研究報(bào)告Vol.2021-GI-22No.3,後手78目で勝利手法全ての局面を列挙初期局面から到達(dá)可能な全局面を含んだソート済み配列を作る後退解析(retrogradeanalysis)により必勝法を?qū)Г訾鼓┒司置婕悉槭激幛?、勝敗判定済みの局面集合を増やしていく総局面數(shù)の見(jiàn)積もりアンパンマン15通りバイキンマン11通り〔アンパンマンの隣接におけない〕食パンマン16通り〔盤(pán)外＋１〕ホラーマン16通り〔盤(pán)外＋１〕カレーパンマン13通り〔到達(dá)できない升が3つ〕ドキンちゃん13通り〔到達(dá)できない升が3つ〕15*11*16*16*13*13*2

/2=7,138,560総局面數(shù)

7,138,560通り動(dòng)物將棋

1,567,925,964通りアンパンマン將棋の

プログラム著手可能手の発見(jiàn)各自駒が各升へいけるかリーダーの自殺手を除く王手の発見(jiàn)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狀況か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相手リーダーが盤(pán)上にいない場(chǎng)合リーダーが相手ゴールにいる場(chǎng)合千日手の判定盤(pán)上の駒の位置を覚え、前から順?lè)吮容^、3回現(xiàn)れたら引き分け局面の評(píng)価値計(jì)算コンピューターAIの手法局面の評(píng)価値計(jì)算定跡データベース〔將棋〕一定手?jǐn)?shù)の先読み終盤(pán)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(píng)価値計(jì)算リーダーは前にいるほうが評(píng)価は高い盤(pán)面上の駒の數(shù)が多いほど高い著手可能手が多いほど評(píng)価は高い勝利條件を満たすと評(píng)価値を無(wú)限大敗北條件を満たすと評(píng)価値を無(wú)限小引き分け條件を満たすと評(píng)価値を０クラス説明クラスAnpanman実行クラス將譜の出力クラスBoard盤(pán)を管理駒を?qū)g際に移動(dòng)、駒を取り除くなどクラスPiece駒ためのクラス移動(dòng)方向、初期位置、移動(dòng)可能な座標(biāo)などクラスNextMoveデータクラス駒の種類(lèi)、座標(biāo)位置、評(píng)価をセットし返す。実験の結(jié)果ＡＩ同士の対戦を100回行った先手の33勝53負(fù)14引き分けアンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンB２3：カレーパンマンA４A3B３にきく駒がないアンパンマン將棋の局部解析*初手カレーパンマンA4の場(chǎng)合も同じ事が言える1：カレーパンマンB４2：バイキンマンB２3：アンパンマンA４アンパンマン將棋の局部解析*初手カレーパンマンA4の場(chǎng)合も同じ事が言える1：カレーパンマンA４2：バイキンマンB２3：アンパンマンB４アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２ドキンちゃんが前へ進(jìn)むとアンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ドキンちゃんB37：カレーパンマンB3アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ドキンちゃんA37：カレーパンマンA3アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC２6：ドキンちゃんC37：カレーパンマンC3アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ホラーマンB１7：食パンマンC３8：ホラーマンC１アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ホラーマンB１7：食パンマンC３8：ホラーマンC１9：食パンマンB３10：ホラーマンC２11：食パンマンB２アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ホラーマンB１7：食パンマンC３8：ホラーマンC１9：食パンマンB３10：ホラーマンC２11：食パンマンB２アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ホラーマンB１7：食パンマンC３8：ホラーマンC１9：食パンマンB３10：ホラーマンC２11：食パンマンB２アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンB４2：バイキンマンA４3：カレーパンマンA４4：ドキンちゃんB２5：食パンマンC４6：ホラーマンB１7：食パンマンC３8：ホラーマンC１9：食パンマンB３10：ホラーマンC２11：食パンマンB２アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンC４2：バイキンマンB２3：カレーパンマンB４4：ドキンちゃんC２5：食パンマンB56：ホラーマンA27：食パンマンA５8：ホラーマンA３アンパンマン將棋の局部解析1：アンパンマンC４2：バイキンマンB２3：カレーパンマンB４4：ドキンちゃんC２5：食パンマンB56：ホラーマンA27：食パンマンA５8：ホラーマンA３結(jié)論AI同士の対戦結(jié)果から後手有利と推測(cè)する。局部解析から両者最善手を指すと千日手と推測(cè)する。アンパンマン將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初期局面から到達(dá)可能な全局面を含んだソート済み配列を作る後退解析(retrogradeanalysis)により必勝法を?qū)Г訾鼓┒司置婕悉槭激幛啤贁∨卸g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(kāi)発參考文獻(xiàn)[1]アンパンマンはじめてしょうぎ,セガトイズ(2021),[2]岸本章宏,柴原一友,鈴木豪,小谷善行,ゲーム計(jì)算メカニズム-將棋?囲碁?オセロ?チェスのプログラムはどう動(dòng)く-:pp2-20,コロナ社,(2021).[3]池泰弘,Java將棋のアルゴリズム:工學(xué)社(2007).[4]池泰弘,コンピュータ將棋のアルゴリズム―最強(qiáng)アルゴリズムの探求とプログラミング,工學(xué)社(2005)[5]田中哲郎,「どうぶつしょうぎ」の完全解析,情報(bào)処理學(xué)會(huì)研究報(bào)告Vol.2021-GI-22No.3,[6]JanosWagnerandIstvanVirag,Solvingrenju,ICGAJournal,Vol.24,No.1,pp.30-35(2001),://sze.hu/~gtakacs/download/wagnervirag_2001.pdf[7]JonathanSchaeffer,NeilBurch,YngviBjorsson,AkihiroKishimoto,MartinMuller,RobertLake,PaulLu,andSteveSuphen,Checkersissolved,ScienceVol.317,No,5844,pp.1518-1522(2007).參考文獻(xiàn)[8]JoelFeinstein,AmenorWinsWorld6x6Championships!,Fortybillionnotedunderthetree(July1993),[9]清慎一,川嶋俊,探索プログラムによる四路盤(pán)囲碁の解,情報(bào)処理學(xué)會(huì)研究報(bào)告,Vol.2000-GI-004,[10]EricC.D.vanderWelf,H.JaapvandenHerik,andJosW.H.M.Uiterwijk,SolvingGoonSma