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OA
マルコフ決定過程で表現されたロールプレイングゲームにおける攻略法の能動学習
著者
前田 康成
後藤 文太朗
升井 洋志
桝井 文人
鈴木 正清
松嶋 敏泰
出版者
バイオメディカル・ファジィ・システム学会
雑誌
バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌
(
ISSN:13451537
)
巻号頁・発行日
vol.15, no.1, pp.69-81, 2013-06-28 (Released:2017-09-04)
参考文献数
14
従来からマルコフ決定過程(MDP)を用いたロールプレイングゲーム(RPG)のモデル化が行われている.しかし,RPGの攻略法を能動的に学習する研究は行われていない.そこで,本研究では,真のパラメータが未知のMDPで表現されたRPGにおける期待総利得をベイズ基準のもとで最大にする攻略法を求める能動的な学習方法を提案する.シミュレーションをとおして,提案方法の有効性を確認する.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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収集済み URL リスト
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbfsa/15/1/15_KJ00008824671/_pdf
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