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数理ゲームを題材とする確率的最適化の研究および機械学習の有効性判定への活用

基于数学博弈的随机优化研究及其在确定机器学习有效性中的应用

基本信息

批准号：
21K12191
负责人：
篠田正人
金额：
$ 2.16万
依托单位：
Nara Women's University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12191/
关键词：
数理ゲーム組合せゲーム理論確率的最適化機械学習

项目摘要

本研究では、人々が楽しめる様々なゲームにおいてプレイヤーが「勝利する」または「期待利得を最大にする」ためのベストな戦略を数学的に考察して厳密に解き、その解の特徴を調べることでそのゲームの持つ性質を明らかにし、実際に人々がそのゲームをプレイするときにより楽しめるようなルール設定の提案や、ゲームを一般化したときに現れる数学的に興味深い性質を追求する。さらにこうして得られた様々なゲームの理論解を用いて、この理論解との近さや解への収束の速さを調べることによって機械学習による最適化の各手法の有用性と優劣を判定する方法を提案するものである。研究当初の２年間は様々な数理ゲームを解くことに重点を置いており、今年度は前年に引き続き組合せゲーム理論の観点からの研究を深めた。具体的には、石を含む山の数が一定となるように山の削除と分割を繰り返す一般化削除ニムについて様々な発展ルールを導入して勝敗条件を調べた。共同研究の成果として、様々な削除分割ニムと分割削除ニム（山の削除と分割の手順が異なる）についての勝敗判定条件を得た。これらの結果は研究集会the Japan Conference on Discrete and Computational Geometry, Graphs, and Games、ゲームプログラミングワークショップ、情報処理学会ゲーム情報学研究会、などで研究発表を行い、研究報告として論文を公表し、現在１件を論文として投稿中である。また、グラフ構造を持つ情報伝播モデルにおいて、要求される精度の学習結果を得るための機械学習に際しての必要なサンプル数についての共同研究を行い、理論的な部分の考察を担当した成果を共著論文として公表した。このように、機械学習の研究への寄与も開始しており、2023年度以降も十分な成果が得られると考えている。

This study is aimed at exploring the mathematical properties of the solution and the characteristics of the solution, and at setting up proposals for the solution. A generalization of mathematics and a deep pursuit of nature. The method of determining the usefulness of each method of optimization is proposed. In the past two years, the study has focused on the theoretical aspects of mathematics and mathematics. This year, the study has focused on the theoretical aspects of mathematics and mathematics. The number of specific stones and stones containing mountains is fixed, the number of mountains is reduced, the number of mountains is reduced, The results of joint research are as follows: (1) the conditions for determining victory and defeat in the process of division are obtained;(2) the conditions for determining victory and defeat in the process of division are obtained. The results of this research were presented at the Japan Conference on Discrete and Computational Geometry, Graphs, and Games, the Information Processing Society, the Informatics Research Society, the Research Report, and the Paper Submission. For example, the structure of a computer system can be used to determine the accuracy of a computer system. For example, a computer system can be used to determine the accuracy of a computer system. In 2023, the research on mechanical learning began to be carried out.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

分割削除ニムの勝敗判定

分割删除Nim的输赢判断

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
ゲームプログラミングワークショップ2022論文集
影响因子：
0
作者：
安福智明;坂井公;篠田正人;末續鴻輝
通讯作者：
末續鴻輝

Sample Complexity of Learning Multi-value Opinions in Social Networks

社交网络中学习多值意见的样本复杂性

DOI：
10.1007/978-3-031-21203-1_12
发表时间：
2022
期刊：
the series Lecture Notes in Computer Science, Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 2022
影响因子：
0
作者：
Shinoda Masato;Sakurai Yuko;Oyama Satoshi
通讯作者：
Oyama Satoshi

Delete Nimの一般化と勝敗判定

删除 Nim 的概括和胜者/败者的确定