単位 おねだり ☆オセロ おねだり隊☆D班.

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1 単位 おねだり ☆オセロ おねだり隊☆D班

2 目次 メンバー紹介 テーマ 盤面評価 １・点数による場所の価値設定 ２・ミニマックス法 ＢＧＭ・盤面の色編集 結果 まとめ

3 おねだり☆メンバー 竹村☆健太郎（リーダー兼プレゼンター） 辰巳☆晃、植田☆祐輔（プログラマー） 清水☆唯（アルゴリズマー）
長谷川☆健、欅田☆昌也（プレイヤー） 松下☆裕之（パワーポインター）

4 テーマ！ オセロはもちろん難易度が大事！！ でもゲームでもっと重視すべきなのはエンターテイメント性よ！！！

5 盤面評価 １・点数による各場所の価値設定 盤面評価とは、ある2つの盤面があったときどっちが有利かを判定すること。
この評価はAIにとっての評価値。 隅は一番価値が高く、辺も価値が高い。隅や辺のすぐ隣は低い。

6 2・ミニマックス法 ゲーム木 想定される最大の損害が最小になるように決断 を行う戦略のこと。将棋、チェスなどといった
完全情報ゲームをコンピュータに思考させるため のアルゴリズムの一つであり、それらの中で最も 基礎となるものである。 2・ミニマックス法 ゲーム木 オセロといった、完全情報ゲームは、お互いがどの手を打ったかによってどのような局面が出現するかを場合分けしていくことでゲーム展樹形図にできる。このように現在の局面から出現するすべての局面の関係をゲーム木と呼ぶ 。 ここでは二手先読みの例を示す。                                                                   

7 ゲーム木の図                           →                    問題点☆先読みする手数を増やすと、ＡＩは強くなるが、その分、　　　　　　　　　　 　　　　　　思考時間が長くなる。そこでα－β法を採用する！　　　　

8 探索アルゴリズムの1つ。ゲーム木において、枝刈りを行うことでミニマックス法よりも評価するノード数を抑えている。実にマックス法を進化させたもの。
α-β法 αカット βカット 子ノードの評価値がα値より小さいために枝を切り落とすこと 子ノードの評価値がβ値より大きいために枝を切り落とすことをβカット

9 結果★ 5勝5敗 プレイヤー（長谷川☆健）が１０回対戦した結果
班の中で一番オセロが強い、長谷川君でも勝率が５％０という結果になり、なかなか強いコンピュータを作ることができた

10 ＢＧＭ 盤面の色設定 ＢＧＭ ゲーム開始時、駒を置くときの音、プレヤー勝利時、敗北時、引き分けの際、使用。
ＢＧＭ　盤面の色設定 ＢＧＭ ゲーム開始時、駒を置くときの音、プレヤー勝利時、敗北時、引き分けの際、使用。 アニメの台詞等を編集して使用。　　　　　　　　（例・勝利したとき「おめでとう」と音声が流れる) 音楽の取り込み方法 Mp3音楽ファイルをフリーソフトで編集し、取り出したい音声のみをカットしjavaで使用可能なWAV形式で変換して使用した。

11 盤面の色設定 盤面の色の少し青みがかった紫色はプログラミングで赤、緑、青の三原色の配分を決定することで表現した。
　盤面の色設定 盤面の色の少し青みがかった紫色はプログラミングで赤、緑、青の三原色の配分を決定することで表現した。 コマの色については赤色にしてみたり、いろいろと工夫したが、最終的に黒と白が 一番良いという結論に至った。

12 まとめ♪ ・JAVAをコンパイルから実行するのに非常に苦労したがいろいろな人の意見を聞き再度挑戦したことにより、なんとかプログラムを実行することができた。 ・音楽を取り込む際、mp3形式をWAV形式に変換する作業、音源を編集する作業に苦労した。 ・さまざまなアルゴリズムを考えたが、プログラムに反映することがほとんどできず結局単純な盤面評価におちついてしまった。早くからの準備の不足が原因。