著者
小山 ちひろ 石川 由羽 高田 雅美 城 和貴
雑誌
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21888833)
巻号頁・発行日
vol.2016-MPS-110, no.10, pp.1-6, 2016-09-09

本稿では,ルールや攻略法を与えず自動的にルールを構築し,上達することができる成長型ゲーム AI の開発を行う.専用の学習エミュレータが存在しないゲームを学習させることは困難である.そこで,プレイ画面情報のみでゲームを学習することができるシステムを開発する.画面情報より得られたスコアのみを学習に用い,遺伝的アルゴリズムを適用して Flash ゲーム “QWOP” の運動学習を行う.ランダムな行動パターンを持つ個体群に対し,遺伝子操作を行うことでスコアが徐々に向上し,歩行運動を学習していくことを確認する.

言及状況

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https://t.co/MSGPnd39bf GAでQWOPを攻略するとかいう超面白そうな論文見つけてこれについて発表したいのに読むのに600円かかるから悩んでる
https://t.co/W3VXW5DlMy QWOPの機械学習
1 1 https://t.co/ZlAAMKc48T https://t.co/bvjdDDwGEe
『遺伝的アルゴリズムを用いたQWOPの運動学習の一手法』 情報学広場:情報処理学会電子図書館 https://t.co/3mBk4xCGYo

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