著者

藤井 叙人 橋田 光代 片寄 晴弘

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.26, pp.9-16, 2008-03-07

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市販テレビゲームにおいては,CPU の人間らしさというリアリティに,プレイヤの意識が高まりつつある.従来研究では,将棋や仮想空間における CPU の人間らしさの検討はなされているものの,市販テレビゲームのような戦略型ゲームにおいて,人間らしい行動や戦略を AI 技術を用いて実現した例はほとんどない.本稿では,CPU の「人間らしさ」の実現を目標とし,戦略型カードゲームの戦略を自動的に獲得する機構を提案した.戦略学習における困難性として,部分観測に起因した巨大な状態空間が挙げられるが,サンプリング,相手の行動予測,ゲームの特徴を考慮した次元圧縮により克服した.また,戦略学習機構によって得た戦略を,ルールベースの戦略と対戦させ,有効性を評価した.The computer (CPU) like a human has lately attracted considerable attention in the video game. The past studies report strategy-acquisition scheme for the board game such as shogi. However, there are few studies about these scheme applied in the video game. We aim at the acquisition of strategy like a human, we present an automatic strategy-acquisition scheme for strategic card game. Because of this card game includes many unobservable variables in a large state space, we suggest a sampling technique, action predictor, and value function. To evaluate our method, we carried out computer simulations where our agent played against a rule-based agent.