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三目並べゲームのAI〜原始モンテカルロ法

投稿日:2017年2月5日 更新日:

ゲーム用のAI

三目並べのAIを考えてみた.
有効手をリストアップして、おのおの100回位ずつランダムでゲームを最後までやってみて、勝利数と引分数の合計の高い手を選択するようにしてみた.

参考: JavaScript でオセロを実装する(原始モンテカルロAI編)

シャローコピー

すでにあるボード情報のモデルのデータを変えてしまうと、Viewと結びついていて、盤面の表示に出てしまうので、x,y,valueの同一な別のオブジェクトを作成する(shallow_clone)というメソッドにまとめた.

AI

有効手をeachでまわして、100回ずつ試行して、1勝1ポイント、引き分け0.5ポイントでカウントする.
もっとも高いポイントの手を選択する.

勝率

さきのAIと勝率を比べてみた.

先手の場合、勝数は49/100、引き分け数は51/100
後手の場合、勝数は9/100、引き分け数は54/100

先手がだいぶ有利だと思われるけど、先手では負けなし、逆に後手では9勝をしたので、微妙に強いのか、誤差の範囲か.

試行回数を100回から200回に増やしてみたが、

先手の場合、勝数は44/100、引き分け数は56/100
後手の場合、勝数は9/100、引き分け数は52/100

強さの向上はみられなかった

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