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Game Tree 이론

Game Tree 이론. KAIST 과학영재교육원 정보과정 윤 준 영. Presentation by itspace. Game Tree 란 무엇인가 ?. “Game Tree” 예제 – Tic Tac Toe. Player 1’s move. → 체스 , 바둑 , 체커 등의 게임 인공지능을 개발하기 위해 만들어진 확률 및 경우의 수 이론이다. Player 2’s move. …. …. …. ……………. …………………. 게임의 상황. 플레이어의 움직임.

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Game Tree 이론

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Presentation Transcript

  1. Game Tree 이론 KAIST 과학영재교육원 정보과정 윤 준 영 Presentation by itspace

  2. Game Tree란 무엇인가? “Game Tree”예제 –Tic Tac Toe Player 1’s move → 체스, 바둑, 체커 등의 게임 인공지능을 개발하기 위해 만들어진 확률 및 경우의 수 이론이다. Player 2’s move …. …. …. ……………. …………………

  3. 게임의 상황 플레이어의 움직임 • 게임 인공지능 (AI) 개발에 사용하는 이론 • 가능한 경우의 수를 모두 탐색하여 유리한 방향으로 진행 • 플레이어의 움직임과 게임 상황을 나무 형태의 구조로 표현

  4. - Game Tree 이론의 목적 - < 완벽한 인공지능의 개발 > Complete Game Tree 를 만들어 적용하면게임을 “해결하는 것” 이 가능하다. 뜻 :“승리” 또는 “비김” 의 결과를 보장함

  5. Game Tree로 승리하려면? Complete Game Alpha-Beta Pruning Minimax (Minmax)

  6. L o s e D r a w Move A Move B Move F Move C Case L o s e W i n Move E Move D D r a w L o s e - Complete Game (완전 게임) - 상대 플레이어가 최선의 움직임을 선택하는 경우로가정한다. → 상대가 최선의 움직임을 하는 것이 나에게는 최악의 경우이다. 선택

  7. ⑥ choose B choose A ⑤ ④ ③ ② ① Player 1 승리 Player 2 승리 비김 Complete Game 예제

  8. - Minimax (최대 피해의 최소화) - 특정 움직임을 선택했을 때 예상되는 최대 피해를 최소화한다. → 상대 플레이어는 나에게 가능한 최대의 피해를 주려 하기 때문이다.

  9. Player 1 Player 2 Player 1 Player 2 승리 피해 10 패배 이익 10 Minimax 예제

  10. Player 2 Player 1 Player 2 Player 1 - Alpha-Beta Pruning(가지치기) - 결과를 도출하기 위해 계산해야 하는 경우의 수를 줄인다. → 모든 경우의 수를 계산할 경우에는 소요되는 시간이 무한에 가깝다.

  11. - Game Tree의 사용 - • 경우의 수가 한정된 경우에 사용 가능하다. • 모든 경우의 수를 생각해야 하므로 속도가 느리다. 즉, 현재일반적인 게임에서의 Complete Game Tree 는 존재하지 않는다. • ( 체스는 첫 턴만 해도 400 가지 경우가 있다 ) • 주로 끝까지 계산하지 않고, 지정된 깊이까지 따져 내려간 결과로 행동을 결정하게 된다. • 계산 장치의 향상이 이루어질수록 Game Tree 의 효율 또한 높아질 것으로 기대한다.

  12. - 웹 사이트 참고 - • 위키피디아 사전 내용 ( Game Tree ) • 네이버 백과사전 검색 ( 게임 나무 )

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