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J-GLOBAL ID：201602247449369019   整理番号：16A1111522

カーレーシングゲームにおける多目的最適化に基づくコントローラの設計

著者 (2件)： 金澤直人 (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： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2016  号： EC-41  ページ： Vol.2016-EC-41,No.12,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2016年07月29日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： シューティングゲームなど,リアルタイム性をもつコンピュータゲームにおけるコンピュータプレイヤーは多くの場合チェス等のボードゲームにおける強さを獲得するには至っていない。これは深度の大きい木探索を行うには,与えられる時間が短すぎるためである。このうちいわゆるカーレーシングゲームにおいては入出力モデルを操作決定のために設定し,“あるコースでのラップタイム”を用いたオフラインでのパラメータ最適化を行う手法が主流となっている。しかしこの手法では,必ずしも初めて走行させるコースで満足な性能を発揮できないことが分かっている。本稿ではラップタイムと“走行時のマージン”を目的関数とした2目的最適化を実行し,“高速だが危険”から“低速だが安全”まで多様なパラメータの候補を保持し,未知のコース毎に切り替えを行うというアプローチを取る。提案した目的関数に基づいて実際に最適化を行い,その後未知のコースで走行し候補から選択させる実験を行い,実際に多様かつ優れた解が獲得され,与えられた未知のコース毎に適切な候補を選択できることを示した。さらに,本稿での最適化での評価1回当たりの所要時間の長さを鑑みて,評価関数を推定しながらの最適化によって評価回数を大幅に減少させるアルゴリズムを導入した。(著者抄録)

シソーラス用語： 最適化 ,  *多目的計画法 ,  *娯楽 ,  *コンピュータ ,  目的関数 ,  パラメータ ,  評価関数 ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  比較試験 ,  システム設計 ,  *制御系 ,  解析モデル
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  コンピュータゲーム ,  カーレーシングゲーム ,  コントローラ設計 ,  大域的最適化 ,  Krigingモデル

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (15件)：

• David Silver et.al.: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature, Vol. 529, No. 7585, pp. 484-489 (2016).
• http://torcs.sourceforge.net/.
• http://www.slideshare.net/dloiacono/gecco13scr/.
• http://cs.adelaide.edu.au/~optlog/SCR2015/.
• Quadflieg, J., Preuss, M. and Rudolph, G.: Driving Faster Than a Human Player, Applications of Evolutionary Computation, No. LNCS 6624, pp. 143-152 (online), DOI: 10.1007/978-3-642-20525-5 15 (2011).

タイトルに関連する用語 (3件)： 多目的最適化 ,  コントローラ ,  設計