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http://hdl.handle.net/10119/16690
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| タイトル: | アクションゲームにおける特定のプレイヤの特徴を模倣するAIプレイヤの作成 |
| 著者: | 池田, 裕太郎
池田, 心 |
| キーワード: | 模倣
統計量
遺伝的アルゴリズム
ペナルティ
ボーナス |
| 発行日: | 2020-03-06 |
| 出版者: | 情報処理学会 |
| 誌名: | 情報処理学会研究報告. GI, ゲーム情報学 |
| 巻: | 2020-GI-43 |
| 号: | 9 |
| 開始ページ: | 1 |
| 終了ページ: | 8 |
| 抄録: | 特定プレイヤの特徴を模倣する AI プレイヤは，特定プレイヤと遊んでいるような楽しさや，そのプレイヤとチームを組んだり対戦したりすることを想定した練習を提供できる点で有用である．プレイヤの特徴を模倣する方法としては，教師あり学習や履歴から模倣対象の価値観を推定する逆強化学習などのような方法が考えられるが，いずれの場合も大量の教師データが必要なため，学習が困難である．そこで本研究では，2D横スクロール型アクションゲームである「スーパーマリオブラザーズ」シリーズを用い，特定プレイヤの特徴がどのようなところに表れるかを調査した上で，ペナルティ付き遺伝的アルゴリズムを用いてプレイヤの統計量を模倣することによって，比較的少ない教師データで特定プレイヤの特徴を模倣することを目指した．被験者実験や教師あり学習の結果から，AI はいくつかの統計量の違いからプレイヤどうしを8割程度の精度で区別できるが，人間は6割程度の精度でしか区別できないことがわかった．そこで模倣対象の特徴をそのまま模倣するのではなく，より強調した形で模倣した．最適化にはNeuroEvolutionと事例ベース政策最適化（EBP-GA）を用いた．EBP-GAを用いた最適化では7個の統計量に関して模倣対象の値に近づけることができた． |
| Rights: | 社団法人 情報処理学会, 池田 裕太郎, 池田 心, 情報処理学会研究報告. GI, ゲーム情報学, 2020-GI-43(9), 2020, 1-8. ここに掲載した著作物の利用に関する注意: 本著作物の著作権は（社）情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 Notice for the use of this material: The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/16690 |
| 資料タイプ: | publisher |
| 出現コレクション: | b10-1. 雑誌掲載論文 (Journal Articles)
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