1. Chokudai Searchについて
@chokudai (高橋 直大)

2. Chokudai searchとは？
• Beam searchの亜種
• Colunさんに名前つけろって言われたから
適当に付けた
– ぶっちゃけ名前つけるほどのアルゴリズム
じゃないと思う
– なんか名前あったらおしえてください

3. Beam search
• 幅優先探索の各階層において、評価が良
い順にd個のみを採用していく
– この際のdをビーム幅と呼ぶ D=3のサンプル
4番以下からの頂点からは
探索を行わない
８
７
７
９
８
７
７
７
６
８
８
８
８
８
７
６
６
３
２
７
６
４
４
３
２

4. Beam search
• 幅優先探索の各階層において、評価が良
い順にd個のみを採用していく
– この際のdをビーム幅と呼ぶ
８
７
７
９
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７
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８
８
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６
３
２
７
６
４
４
３
２
D=3のサンプル
4番以下からの頂点からは
探索を行わない
ビーム
っぽい！

5. Chokudai search
• Beam Searchのビーム幅を小さく設定し、
反復しながら徐々にビーム幅を広げてい
く
• こんな見た目なので昔はRainbow searchって呼んで
た
８
７
７
９
８
７
３
８
７
２
８
８
１
８
８
６
６
６
２
８
７
７
６
３
２

6. 何が違うの？
• 下のビームから上のビームに遷移しない
– なので、探索する頂点がちょっと変わる

7. メリット
• 時間管理が極めて容易
• 評価コスト０で多様性を生みやすい
– スコアの安定性が生まれやすい

8. 時間管理
• ビーム幅の厳密な設定が不要
– 時間いっぱいまで増やしていけばいいだけ
• 終了ターン数が解らない問題の場合も、
とりあえずの解がさっさと出るので予測
しやすい

9. 多様性
• ここ一番大切だけど書くの大変なので誰
か書いてください。

10. デメリット
• メモリたくさん使う
– 次の階層に移っても、前の結果を残さないと
いけない
• 順位管理を動的にしないといけない
– ビームサーチだと１回のソートで十分。大抵
は優先度付きキューで事足りるけど、ヒュー
リスティックな枝刈入れたりすると大変
• 上手いこと多様性生かせないと評価値低
いの選んでるだけになっちゃう