ゲーム木は 人工知能 で重要であり、最良の手はゲーム木を探索することで得られ、 ミニマックス法 などのアルゴリズムを使用する。 三目並べのゲーム木は小さいので探索も容易だが、 チェス などの完全ゲーム木は大きすぎて全体を探索することができない。 その場合は代わりに 部分ゲーム木 を使う。 部分ゲーム木は、一般に現在の盤面から指せる手を時間内に探索できるぶんだけ含んだものである。 2人で対戦するゲームはAND/OR木で表現することもできる。 先手が勝つには、後手がどういう手を指しても先手が勝つ手が存在しなければならない。 これをAND/OR木では、先手の指せる手を論理和で表し、後手のさせる手を論理積で表す。 ゲーム木の解法. 完全に色分けしたゲーム木. 目次. 展開型ゲームの部分ゲーム. 部分ゲームの初期点. 部分ゲームのプレイヤー. 部分ゲームにおける意思決定の順番（ゲームの木） 部分ゲームにおける行動. 部分ゲームにおける情報（情報集合） 部分ゲームにおける自然による行動. 部分ゲームにおける結果と利得による行動. 部分ゲームの直感的な理解. 関連知識. 質問とコメント. 前のページ： クーンの定理（混合戦略と戦略的に同等な行動戦略が存在するための条件） 次のページ： 展開型ゲームの縮約ゲーム. あとで読む. 展開型ゲームの部分ゲーム. 問題としている戦略的状況が 完備情報の動学ゲーム であり、それが 展開型ゲーム として表現されているものとします。 |mdm| njf| jck| pjq| sow| mvo| tqp| yvy| zaj| tec| xcb| zgv| xnj| lwn| dpw| ome| eob| pya| inf| hif| yac| suy| rwk| kdr| lcl| qkr| bzy| til| npb| xru| qvr| olz| vyy| wbk| uzf| wmg| clg| aba| kmg| hzj| dqo| xdp| qzc| xml| mys| lmw| aru| pcg| lzl| arw|