>>648
オセロのモンテカルロ評価関数を作ったのか高一くらいだと思うな
ゲームアルゴリズムで探索と評価関数がよく説明されてる本があるけど
評価関数が静的でその後の局面の展開を情報として含んでないんだよね
ミニマックスが理想だけどモンテカルロ法である手から先の勝敗を全部平均化しなら何も見ないよりはマシでしょと
あとM系列乱数もそれに使ったな
高次元空間をM系列乱数でサンプリングすると非常に均質な結果が得られるという研究結果が何かの雑誌に書かれてた