万能なモンテカルロ木探索ツール

多様な用途に対応可能なモンテカルロ木探索ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

モンテカルロ木探索

  • モンテカルロ木探索を用いて盤面の状態を評価し、最適な配置を選択するAIエージェントによるPentago Swapのプレイ。
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    Pentago Swap AI Agentとは?
    Pentago Swap AIエージェントは、モンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムを駆使して、潜在的なゲーム状態を探索・評価する高度な対戦相手を実装しています。各ターンで、多数のプレイアウトをシミュレーションし、得られた盤面をスコアリングして勝率を最大化する手を特定します。シミュレーション回数や探索定数、プレイアウトの方針などの検索パラメータのカスタマイズをサポートし、性能の調整が可能です。CLIを用いたヘッド・トゥ・ヘッドの対局や自己対戦トレーニング、Python APIを使った他のゲーム環境やトーナメントへの組み込みが行えます。モジュール化されたコードにより、他のヒューリスティックスやニューラルネットワーク評価器に拡張しやすくなっています。
  • Minimax とモンテカルロ木探索を用いた、 Azul のタイル配置とスコア最適化を行うAIエージェント。
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    Azul Game AI Agentとは?
    AzulゲームAIエージェントは、Azulのボードゲーム競技向けに特化したAIソリューションです。Pythonで実装され、ゲームの状態をモデル化し、決定論的な枝刈りのためにMinimax検索を適用し、確率的な結果を探索するためにモンテカルロ木探索を利用します。カスタムヒューリスティックを用いて盤面を評価し、高得点を得るタイル配置パターンを優先します。ヘッド・トゥ・ヘッドのトーナメントモードやバッチシミュレーション、結果ロギングに対応し、パフォーマンス分析を行います。ユーザーはアルゴリズムのパラメータを調整したり、カスタムのゲーム環境と連携したり、意思決定木を可視化して手の選択過程を理解できます。
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