著者

福田 盛介 鎌田 弘之 高玉 圭樹 野村 出 滝野 達也 入江 順也 永田 心 原田 智広 臼居 浩太郎 坂井 真一郎 澤井 秀次郎 SLIM WG Fukuda Seisuke Kamata Hiroyuki Takadama Keiki Nomura Izuru Takino Tatsuya Irie Junya Nagata Shin Harada Tomohiro Usui Kotaro Sakai Shin-ichiro Sawai Shujiro SLIM WG

出版者

宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所(JAXA)(ISAS)

雑誌

第15回宇宙科学シンポジウム 講演集 = Proceedings of the 15th Space Science Symposium

巻号頁・発行日

2015-01

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第15回宇宙科学シンポジウム (2015年1月6日-7日. 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所(JAXA)(ISAS)相模原キャンパス), 相模原市, 神奈川県

著者

後藤 裕介 森田 裕之 白井 康之 市川 尚 濱田 直希 原田 智広

出版者

進化計算学会

雑誌

進化計算学会論文誌 (ISSN:21857385)

巻号頁・発行日

vol.13, no.1, pp.23-39, 2022 (Released:2022-09-09)

参考文献数

27

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In recent years, evidence-based policy-making (EBPM) has been called for to accommodate diverse stakeholders when local governments formulate new policies. Social simulation allows virtual observation of changes in social conditions resulting from various alternatives in policy-making. However, there has not been a generic social simulation for designing subsidy payment policies that can be used in various situations. The Evolutionary Computation Competition 2021 (EC Comp 2021), an optimization competition that has been held since 2017 and intends to promote interaction between industry and academia, asked participants to design subsidy payment policies with social simulation. EC Comp 2021 newly formulates a generic social simulation framework for designing subsidy payment policies. This social simulation estimates the effects of subsidy payment policies in response to changes in household economic conditions based on economic shock scenarios using statistically valid data on the residents in a city. This paper gives a detailed explanation of the subsidy payment design problem with the social simulation in EC Comp2021. This paper explains the participants’ optimization methods and their results, accompanied by a brief analysis of their results, and discusses the characteristics of the optimization problem.

著者

濱田 直希 於保 俊 谷垣 勇輝 原田 智広 能島 裕介

出版者

進化計算学会

雑誌

進化計算学会論文誌 (ISSN:21857385)

巻号頁・発行日

vol.12, no.3, pp.112-124, 2021 (Released:2022-01-18)

参考文献数

23

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The Evolutionary Computation Competition (EC-Comp) is an optimization competition launched in 2017 to promote real-world applications of evolutionary computation and interaction between industry and academia. For 2017—2019, the competition has focused on continuous optimization problems in the manufacturing and aerospace industries. With the aim of exploring new areas of applications, EC-Comp2020 focused on "Designing Random Numbers to Entertain Game Players" in the game industry. Random numbers used in video games are usually generated by general-purpose pseudo random number generators, such as Mersenne Twister and Xorshift. However, these mathematically unbiased random numbers often make game players feel biased (sometimes even deliberately chosen), causing strong frustration. It is known that humans have various biases toward probabilistic events, and unbiased random numbers seem rather biased to game players. This competition asked to design a random number sequence that makes game players feel unbiased (but actually biased). This paper describes the definition of the random number design problem for entertaining game players in EC-Comp2020. This paper also explains the participants' optimization methods, accompanied with brief analysis on their results.

著者

井上 秀保 高野 喜名 OUYANG Wenwen 伊藤 卓 THAWONMAS Ruck 原田 智広

雑誌

2018年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 (ISSN:1884197X)

巻号頁・発行日

vol.2018, 2018-09-21

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キュリオシティドリブンとは、人間などが持つ好奇心によって環境や目標へのアプローチの探索を行う概念である。これを強化学習に適用し、多様な探索を行わせることで、格闘ゲームにおけるキュリオシティドリブンの有用性を検証する。

著者

野口 隼 石井 稜大 伊藤 卓 原田 智広 THAWONMAS Ruck

雑誌

2018年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 (ISSN:1884197X)

巻号頁・発行日

vol.2018, 2018-09-21

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Open Loopに基づくRolling Horizontal Evolutionary Algorithm (RHEA)を用いたペルソナの実現を提案する。本稿では、リアルタイムゲームにおいての有用性が高いRHEAを対戦格闘ゲームに適用し、ペルソナと呼ばれるプレイヤーのプレイスタイルを実現する。

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

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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.

著者

許 俊傑 問馬 樹 方 舟 パリヤワン プージャナー 原田 智広 ターウォンマット ラック

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2019論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.221-226, 2019-11-01

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本論文では,体全身を使用するモーションゲームにおいて,身体部位の使用のバランスを促進するための,対戦格闘ゲーム AI を提案する.本研究では,プレイヤーのゲーム支配力を調整することで,プレイヤーの入力に基づき,AI のアクションを制御する「プレイヤー支配調整(Player Dominance Adjustment, PDA)」と呼ばれる,新しい概念を使用する.これは,AI がプレイヤーの実行しようとしているアクションを分析し,そのアクションがバランスを高める場合,AI キャラクターにもっと有利な行動を取って,プレイヤーのゲーム支配力を上昇させる.そうでない場合,プレイヤーに対し AI が強い行動を取るように,モンテカルロ木探索(MCTS)から取得した行動を実行する.実験により,提案された AI が既存の AI(MCTS ベースの AI)よりもバランスが取れていることが示唆される.

著者

石原 誠 宮崎 泰地 原田 智広 ターウォンマット ラック

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.57, no.11, pp.2414-2425, 2016-11-15

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本稿では,対戦格闘ゲームにおけるゲームAI(AI)や操作法がプレイヤの感じる面白さに与える影響について分析する.対戦格闘ゲームには,キーボードなどの指先による操作と,Kinectを用いて体の動きで操作する方法がある.プレイヤがいずれの操作においても楽しく対戦格闘ゲームをプレイするためには,プレイヤと互角に戦うようなAIが必要である.また,それを実現させるためには強さをある程度持ったAIが必要である.本稿では,UCTをノード選択における戦略としたモンテカルロ木探索,ルーレット選択,ルールベースの手法を組み合わせることで,先述したAIを開発する.このAIをベースにし,UCTの評価関数を改変することによってプレイヤに合わせて強さを調整(難易度調整)するAIを開発する.そして,AIや操作法がプレイヤの感じる面白さに与える影響を,キーボード,Kinectのそれぞれの操作において分析する.対戦格闘ゲームの国際AI大会のプラットフォームとして利用されているFightingICEを用いた被験者実験より,難易度調整はプレイヤがより楽しんで対戦格闘ゲームをプレイするための重要な要素であり,特にKinectにおいて顕著な効果が示された.

著者

大伴 周也 原田 智広 ターウォンマット ラック 伊東 卓男

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.61, no.8, pp.1294-1305, 2020-08-15

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近年施設の老朽化によるタンク,配管施設等からの油漏れが深刻な問題となっている.石油の漏洩は土壌汚染等の環境問題につながる恐れがあるため,漏洩を早期に検知することが必要となる.本論文では,この石油漏洩を早期に発見するための漏洩検知手法を提案し,その有効性を評価する.提案手法は,位相データ解析を用いた高水準データ解析で得られる時系列特徴量から,機械学習を用いて漏洩の有無を判別するモデルを学習する.実際の石油タンクから得られた液面計データを用いた性能評価実験の結果,提案手法は非常に少ない漏洩量であっても,高精度に漏洩判定が可能であることを確認した.