Research on Advice in Game AI

游戏人工智能建议研究

基本信息

批准号：
17K12807
负责人：
Takeuchi Shogo
金额：
$ 2.25万
依托单位：
Kochi University of Technology (2018-2021)The University of Tokyo (2017)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-01 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17K12807/
关键词：
助言探索ゲーム協調ゲームプログラミングゲーム情報学

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

dvice is useful for game AIs: Experiments with alpha-beta search players in Shogi

dvice 对于游戏 AI 很有用：在将棋中使用 alpha-beta 搜索玩家进行实验

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
栃川純平;竹内聖悟;Shogo Takeuchi
通讯作者：
Shogo Takeuchi

ガイスターの初期盤面における相手駒推定の有効性

Geister 初始棋盘中估计对手棋子的有效性

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
栃川純平;竹内聖悟
通讯作者：
竹内聖悟

Weighted Majority Voting with a Heterogeneous System in the Game of Shogi

将棋游戏中异质系统的加权多数投票

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
栃川純平;竹内聖悟;Shogo Takeuchi;竹内聖悟;Shogo Takeuchi
通讯作者：
Shogo Takeuchi

対局者の分類とモデル構築により各人を模倣する麻雀プレイヤ

麻将玩家通过对每个玩家进行分类并建立模型来模仿他们。

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
前川幸輝;竹内聖悟
通讯作者：
竹内聖悟

異種プログラム間における楽観合議について

不同程序之间的乐观共识

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
栃川純平;竹内聖悟;Shogo Takeuchi;竹内聖悟;Shogo Takeuchi;竹内聖悟
通讯作者：
竹内聖悟

DOI：
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作者：
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Takeuchi Shogo其他文献

Takeuchi Shogo的其他文献

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资助金额：
$ 2.25万
项目类别：
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资助金额：
$ 2.25万
项目类别：
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AlphaGo方法在不完全信息、随机、多人游戏中的评估和改进

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财政年份：
2020
资助金额：
$ 2.25万
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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资助金额：
$ 2.25万
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Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

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