Abstract
If there exists a model that calculates the proper candidate position whenever the game of Go is in progress, it can be used for setting up the prototype of the candidate generation algorithm without using case-based reasoning. In this paper, we analyze Go through combinatorial game theory and on the basis of probability matrix (PM) showing the difference of the territory of the black and the white. We design and implement a candidate generation system(CGS) to find the candidates at a situation in Go. CGS designed in this paper can compute Influence power, safety, probability value(PV), and PM and then generate candidate positions for a present scene, once a stone is played at a scene. The basic strategy generates five candidates for the Present scene, and then chooses one with the highest PV. CGS generates the candidate which emphasizes more defence tactics than attack ones. In the opening game of computer Go, we can know that CGS which has no pattern is somewhat superior to NEMESIS which has the Joseki pattern.
바둑이 진행될 때마다 적절한 후보 자리를 계산하는 모델이 있다면, 사례를 이용하지 않고도 후보 생성알고리즘의 표준으로 정립될 수 있다. 본 논문에서는 바둑을 조합 게임론에 따라서 분석하고, 흑, 백간 영역의 차이를 반면의 형세로 나타내는 확률 행렬(PM)을 기반으로 임의의 국면에 대한 후보를 생성하는 후보 본 논문에서 설계된 CGS는 임의의 국면에 돌이 놓여지면 영향력, 안정도, 살아남을 확률 값(PV), 확률행렬(PM)을 계산하고, 현 국면에 대한 적당한 후보를 생성한다. CGS의 기본 전략은 현재의 반면에 대해서 다섯 개의 후보를 생성하고 그 중에서 PV가 높은 지점을 최종 후보로 선정한다. CGS는 공격보다 방어에 주력하였으며 정석 사례를 사용하는 NEMESIS에 비해서 사례를 전혀 구축하지 않은 CGS가 초반에 있어서 다소 우세함을 보여준다.
