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저자정보
이규환 (인하대학교) 박인규 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(A)
발행연도
2009.6
수록면
269 - 272 (4page)

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게임 인공지능 설계를 위해 최대최소 알고리즘(Minimax Algorithm)이 빈번히 사용된다. 최대최소 알고리즘은 앞의 수를 한 단계씩 내다볼 때마다 게임트리의 레벨을 한 층씩 확장하면서 최선의 수를 찾는다. 이때 특정 순간에 조합적 폭발이 발생하므로 게임트리의 최대 깊이가 제한된다. 본 연구에서는 게임트리 노드의 평가를 다중코어 GPU에서 병렬수행 할 수 있도록 최대최소 알고리즘을 재설계하고, 본 연구에서 제안된 알고리즘을 GPU에서 직접 수행하여, 기존의 방법에 비해 동일한 작업을 매우 짧은 시간에 처리할 수 있음을 보이려고 한다. 최종적으로, 같은 시간에 더 많은 노드를 탐색할 수 있도록 확장된 게임트리를 게임 프로그래밍에 적용하여 인공지능 개선을 도모한다.

목차

요약
1. 서론
2. 기존의 연구
3. 제안된 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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