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J-GLOBAL ID：201602223290425471   整理番号：16A1365535

戦術的ターン制ストラテジゲームにおけるAI構成のための諸課題とそのアプローチ

Proposal of Challenges and Approaches to Create Effective Artificial Players for Turn-based Tactics Game

著者 (3件)： 佐藤直之 (北陸先端科学技術大学院大) ,  藤木翼 (北陸先端科学技術大学院大) ,  池田心 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 57  号： 11  ページ： 2337-2353 (WEB ONLY)  発行年： 2016年11月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿は「戦術的ターン制ストラテジ」という,チェスや将棋と似た形式でアプローチしやすく,また同時に3つの興味深い課題を含むAI設計の問題クラスを記述する。その課題とは,1つ目は行動数の組合せ爆発で,同ゲームでは1手番ごとのbranching factorがしばしば億のオーダに達する。2つ目は局面評価に関するもので,毎回異なる初期局面から生じる多様な局面群に対し,駒間の循環的相性も考慮して駒価値を適切に与えなければならない。3つ目は攻撃行動組合せの扱いが要する繊細さで,同ゲームでは攻撃行動の適切な組合せで数十体の駒ものがたった1手番で消滅することがあり,そうした影響力の行使および相手からの行使の予防が重要になる。我々はこれらの課題を,具体的状況と既存のAI手法を例に用いて論じた。複数のアプローチを提案しそれぞれの長所と短所を整理して,同問題においてAI設計者が考慮すべき課題の特徴を明らかにした。(著者抄録)

シソーラス用語： *ゲーム ,  *人工知能 ,  戦略 ,  *木探索 ,  娯楽 ,  評価関数
準シソーラス用語： ゲーム人工知能 ,  探索戦略 ,  モンテカルロ木探索 ,  コンピュータゲーム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (30件)：

• Campbell, M., Hoane, J.A. and Hsu, F.: Deep blue, Artificial Intelligence, Vol.134, No.1, pp.57-83 (2002).
• 電王戦:棋戦情報,入手先 <http://www.shogi.or.jp/kisen/denou/>(参照 2016-05-29).
• Silver, D., Huang, A., Maddison, J.C., et al.: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature, Vol.529, No.7587, pp.484-489 (2016).
• Mizukami, N. and Tsuruoka, Y.: Building a Computer Mahjong Player Based on Monte Carlo Simulation and Opponent Models, Proc. CIG, pp.275-283 (2015).
• SQUARE ENIX:FINAL FANTASY TACTICS 獅子戦争 SQUARE ENIX,入手先 <http://dlgames.square-enix.com/fft/>(参照 2016-02-19).

タイトルに関連する用語 (4件)： 戦術 ,  ストラテジ ,  ゲーム ,  AI