著者

大川 貴聖 吉仲 亮 篠原 歩

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2017論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.50-55, 2017-11-03

---

人狼ゲームで勝利するためには,各プレイヤの役職を推定することが重要である.先行研究では,サポートベクターマシンを用いて人狼を推定する手法が提案された.本論文では,先行研究を基に,深層学習を用いて役職を推定するエージェントを提案する.学習で使用する特徴を増やし,学習モデルをサポートベクターマシンから多層パーセプトロンに変更した.また,計算機実験において,過去の人狼知能大会のエージェントと対戦し,その勝率と推定精度に対する評価を行った.その結果,提案手法が有効であることを確認した.