- 著者
- 中川裕登 山本界人 ラックターウォンマット
- 雑誌
- 2014年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2014, 2014-09-10
1 0 0 0 OA アメーバからヒントを得た数理モデルを用いた格闘ゲームAIの提案
- 著者
- 吉田 修武 石原 誠 原田 智弘 ラック ターウォンマット
- 雑誌
- 第79回全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2017, no.1, pp.465-466, 2017-03-16
本研究では,格闘ゲームの一種であるFightingICEを用いて,綱引きモデル(Tag-Of-War; TOW)を適用したAIの性能を評価する.この綱引きモデルは2010年に青野氏らが考案したもので,アメーバが光刺激を避ける行動や生物の探索と活用を数理モデル化したものであり,多腕バンディット問題において優れた性能を示している.現在FightingICEのAIに用いられている手法で,優れた性能を示しているモンテカルロ木探索も,この問題において優れた性能を示しているため,TOWも同等以上の性能が期待できる.性能評価の結果,モンテカルロ木探索と同等以上の性能を示した.
1 0 0 0 OA プレイヤー適応型健康促進のMotion Gaming AI
- 著者
- 草野 貴宏 中川 裕登 プージャナー パリヤワン 原田 智広 ラック ターウォンマット
- 雑誌
- 第79回全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2017, no.1, pp.475-476, 2017-03-16
本論文では,Motion Gamingにおいて,プレイヤーの行動傾向に適応して健康促進するAIを提案する.身体全体の動作によってゲームの操作を行うMotion Gamingにおいて,プレイヤーはゲームを楽しみながら運動することができる.しかし,プレイヤーによっては,身体のある部位を使いすぎることで痛みを引き起こすなど,逆効果をもたらす可能性がある.そこで本論文では,AIの行動に対するプレイヤーの行動の傾向の分析を行う.AIの行動に対するプレイヤーの運動量を予測し,プレイヤーが身体の各部位を満遍なく用いるように行動するAIを提案する.対戦型格闘ゲームを用いた被験者実験により,提案手法の評価を行う.