著者

吉田 友太 池田 心

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. GI, ゲーム情報学 (ISSN:21888736)

巻号頁・発行日

vol.2020, no.23, pp.1-8, 2020-03-06

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グラディウスなどに代表される 2Dシューティングゲーム(STG)は,プレイヤが自機を操作して敵や弾を回避しながら進めるゲームであり,その面白さや難易度は,敵の配置や攻撃パターンから構成されたステージに大きく依存する.それらは通常,"初見で攻略することは困難だが,繰り返し同じステージをプレイすることで攻略法が見つけることができる"ように,人手でデザインされる.一方で,毎回見たことのない新しいステージをプレイしたいと考えるプレイヤ層も存在し,ランダムなステージ生成にも需要がある.しかし,完全にランダムに生成してしまうと,難易度や面白さの観点から,人間がプレイするには不適当なステージばかりが生成されてしまう.そこで本研究では,それらに配慮したステージの自動生成システムの構築を目指した.生成手法は様々存在するが,我々は,遺伝的アルゴリズムによる最適化に,AI プレイヤによる評価を組み合わせた生成検査法を採用した.評価関数としては,AI プレイヤのクリア状況や,緊迫度を図るために無行動率などが一定範囲に入っているかのペナルティなども加えた.また,多様性の抑制のため,敵の群れをステージの最小要素とした.さらに,人間らしい挙動を行う AI プレイヤを用いることで,「AI プレイヤには簡単だが,人間には難しい」といった難易度の誤推定の防止を図った.得られたステージは,被験者実験によって,工夫を行わないものよりも難易度・面白さともに良い評価を得た.

著者

川上 直人 池田 心 石井 岳史 橋本 剛

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. GI, ゲーム情報学 (ISSN:21888736)

巻号頁・発行日

vol.2020-GI-43, no.13, pp.1-8, 2020-03-06

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世界的に親しまれているチェスと似たようなルールを持ちながら不完全要素のあるボードゲーム『ガイスター』では,駒を交互に動かし 3つある勝利条件のいずれかを目指す.ガイスターでは強い AI プレイヤの研究が盛んにおこなわれている一方,教育,楽しさを目的としたコンテンツ生成の研究もあり,2019年3月には『詰めガイスター問題』が発案された.詰めガイスター問題は,ガイスターにおいて確実に勝てる局面を問題化したものであり,終盤力を上げる教育的コンテンツとなっている.2019年11月には,逆向き生成法と証明数探索により19手問題が生成された.また,別アプローチとして後退解析によって得られた37手問題も紹介され,後退解析によって長手数問題を効率的に生成できるのではないかと考えられている.本研究では,駒数が少ない局面に限定し,『詰めガイスター問題』の後退解析をおこなった.結果,駒数が 2対2の場合において「一般問題」では勝ち191,992局面,負け514,214局面,引き分け654局面,最長勝ち19手,「公開問題」では,勝ち783,232 局面,負け402,822局面,引き分け227,666局面,最長勝ち37手になることを確認し,引き分けの存在を確認できた.また,先行研究で議論されていなかった,問題のカテゴリ分け,解の一意性について定義,実験をおこない,いくつかの知見を得た.