著者

邓 士达 伊藤 毅志

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2020論文集

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.58-61, 2020-11-06

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対戦ゲームにおいて,対戦相手の強さが適度であることは,楽しさを維持する上で重要であることは知られている.本研究では,動的に難易度を調整して適度な難易度を実現し楽しさを維持する格闘ゲームAI の実現を目指す.従来の研究から,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いて強さを調整する手法は提案されているが,十分な強さを実現するものではなかった.一方で,MCTS の候補手の生成において,遺伝的アルゴリズムを用いることで,有用な候補手だけに絞ることで探索を効率化し,強さを実現する研究もある.ここでは,この2つの研究を結びつけたプロトタイプシステム(TestAI)を構築する.評価実験として,MCTS だけを利用する動的難易度調整システム(MCTS_DDA)とこのTestAI の性能の比較を行った.その結果,TestAI は人間の上級者レベルのプレイヤにも十分なレベルの強さを実現することができた.一方で,勝率を調べると,中級レベル以下の対戦相手には勝ちすぎてしまう可能性も示唆された.そこで,勝率を50%に近づけるために,攻撃の命中率も考慮した新たな難易度調整手法を考案した