問題 No.1317
ゲーム木探索において、現在の状態から終局までのランダムなシミュレーションを何度も繰り返し、最も勝率が上がった有望な選択肢を優先的に深く調べ進める統計的確率に基づいた探索手法はどれか。
【正解の解説】
モンテカルロ木探索
ランダムな試行を繰り返して勝率を推定し、有望な手を深く探索する手法です。複雑なゲームでも直感的に強い手を見つけることができます。
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【その他の選択肢の解説】
Mini-Max法
自分にとって最良の結果を、相手にとっての最悪の結果（自分にとっての最善）を考慮しながら交互に読み進める手法です。
αβ法
ミニマックス法で探索する際、明らかに悪い選択肢を途中で切り捨てることで、計算量を減らして効率化する手法です。
深さ優先探索木
あるルートを最後まで突き進んでから次の候補に移る探索順序のことです。行き止まりまで調べる性質がありますが、確率的な判断は含まれません。