- 著者
- 山田 豊大 阿原 一志
- 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.122-125, 2019-11-01
不完全情報ゲームの 1 種であるトレーディングカードゲーム(TCG)は,デッキ(ゲームに使用するカードセット)を各プレイヤーが一定のルール化で自由に作成できるなど,囲碁や将棋,その他ボードゲームにはないゲーム要素が特徴である.したがって、強い,または人間らしいエージェントの作成等の研究は人間の意思決定過程の解明等に有意義であると考えられる.本稿では,『エージェントの個性に合わせたデッキを構築することが可能である』という仮説の実証のため,単純な TCG のプラットフォームをオリジナルに実装した.その上で遺伝的アルゴリズムによって個性のあるエージェント作成し,異なる個性のデッキを扱わせた際の挙動について観察した.さらに,そのエージ ェントの盤面評価をさらに良いものにするためにニューラルネットワークを用いたエージェントについても考察した.
- 著者
- 山田 豊大 阿原 一志
- 雑誌
- ゲームプログラミングワークショップ2018論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2018, pp.128-132, 2018-11-09
不完全情報ゲームの1種であるトレーディングカードゲーム (TCG) は,デッキ(ゲームに使用するカードセット)をプレイヤーが選択できるなど,囲碁や将棋,その他ボードゲームにはないゲーム要素が特徴であり,強い,又は人間らしいエージェントの作成等の研究には意義があると考えられる.本稿は,単純化されたTCGで,デッキ作成,またエージェントの構築に関する知見を得ることを目標とし,その第一段階としてランダムに与えられたデッキに対してニューラルネットワークを用いた強化学習の有効性について考察した.