著者
星野 准一 田中 彰人 濱名克季
出版者
情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.49, no.7, pp.2539-2548, 2008-07-15
被引用文献数
2

格闘ゲームのような対戦型のアクションゲームにおいて,コンピュータが操作するキャラクタ(以下COM)の行動は変化に乏しく,プレイヤは繰り返しプレイすることによってCOMの行動パターンを憶えてしまい,ゲームに飽きてしまうという問題がある.そこで,本稿ではプレイヤを模倣学習する手法を用いて,COMの行動パターンを拡張する手法を提案する.本手法では,プレイログを記録し,対戦相手であるプレイヤの行動パターンを分析し,そのプレイヤの行動パターンの一部を模倣することでCOMの行動パターンを拡張する.本手法を用いることで,試合ごとに行動パターンを拡張し,成長していけるCOMを生成することが可能となる.In action game, the computer's behavior lacks diversity and human players are able to learn how the computer behaves by playing the same game over and over again. As a result, human players eventually grow tired of the game. Therefore, this paper proposes technique to expand the behavior pattern of COM. To this end, we use imitation learning. In this technique, play log is recorded. And COM expands the behavior pattern by imitating a part of player's behavior pattern. In the result, COM is able to expand the behavior pattern every match and grow up.

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まさか数学カフェで対戦格闘ゲームの話を聞くとは思わなかった。 AIの学習という分野では、格ゲーを対象とした論文は普通にあるんですよね。 https://t.co/sp4MeMPFYo https://t.co/CABIHRUYP2 #数学カフェ
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CiNii 論文 -  模倣学習により成長する格闘ゲームキャラクタ https://t.co/GqvvAPNkxS #CiNii

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