Applying heuristics to complex games close to real-world competition
Applying heuristics to complex games close to real-world competition
将启发式方法应用于接近现实世界竞争的复杂游戏
批准号：
16K00503
负责人：
Hoki Kunihito
金额：
$2.83万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2016
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-04-01 至 2020-03-31
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大貧民の状態価値(期待順位)の強化学習
大贫困人口国家价值（预期排名）的强化学习
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DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[桑原和人, 保木邦仁]
通讯作者：
保木邦仁
Watkins の Q(λ) 法に基づく Multiple Choice System のボスの強化学習,
基于Watkins Q(λ)方法的多项选择系统boss的强化学习，
基于Watkins Q(λ)方法的多项选择系统boss的强化学习，
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[吉田直人, 保木邦仁]
通讯作者：
保木邦仁
Nメンズモリスのコマの配置の数の分析
N男子莫里斯棋子排列数分析
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DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[荒木伸夫, 保木邦仁, 村松正和, 大西紘史，保木邦仁, 山岡勇太，保木邦仁, 武田弾，保木邦仁]
通讯作者：
武田弾，保木邦仁
Method for Constructing Artificial Intelligence Player with Abstraction to Markov Decision Processes in Multiplayer Game of Mahjong
多人麻将游戏中抽象马尔可夫决策过程的人工智能玩家构建方法
多人麻将游戏中抽象马尔可夫决策过程的人工智能玩家构建方法
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Moyuru Kurita, Kunihito Hok]
通讯作者：
Kunihito Hok
CFR法とQ学習法の格闘ゲーム人工知能への適用
CFR方法和Q-learning方法在格斗游戏人工智能中的应用
CFR方法和Q-learning方法在格斗游戏人工智能中的应用
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[荒木伸夫, 保木邦仁, 村松正和, 大西紘史，保木邦仁, 山岡勇太，保木邦仁]
通讯作者：
山岡勇太，保木邦仁
共 14 条
Development of ensemble game tree search method
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批准号：25730212
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项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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资助金额：$1.33万
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财政年份：2013
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负责人：Hoki Kunihito
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依托单位：
海外基金