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J-GLOBAL ID：201702251055172004   整理番号：17A0113700

ゲーム[総論]における学習分類器システムの調査【Powered by NICT】

A Survey of Learning Classifier Systems in Games [Review Article]

著者 (2件)： Shafi Kamran (School of Engineering & Information Technology, University of New South Wales, Canberra, AUSTRALIA) ,  Abbass Hussein A. (School of Engineering & Information Technology, University of New South Wales, Canberra, AUSTRALIA)
資料名： IEEE Computational Intelligence Magazine  (IEEE Computational Intelligence Magazine)
巻： 12  号： 1  ページ： 42-55  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1564A  ISSN： 1556-603X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゲームは欠かせない分野と成りつつ,楽しみだけでなく,より重篤な支援作業,教育,戦略的計画,および複雑な現象の理解である。計算知能ベースの方法がこの開発に重大な影響を与える。学習分類器システム(LCS)は機械学習法進化的計算を組み合わせた解釈可能なルールの形で問題解決を学習する先駆的な計算知能手法である。これらのシステムは,ゲーム応用のためのいくつかの利点,知識ベース記号モデリングエンジン上に構築した強力で柔軟なエージェントアーキテクチャを提供する;モデル化の柔軟性が単計算フレームワークでのドメイン知識と異なる機械学習機構の統合を可能にする多様なゲーム要求に適応する能力リアルタイム動的環境における創造的エージェントの行動を学習し生成する能力。計算機ゲームにおけるLCSの包括的で専用の調査を提示した。調査は様々なゲームのへの応用を検討してこれらの系の汎用性と利点を明らかにした。調査は一般的なゲーム分類に従って組織化されているとクローズにこの重要な研究方向をもたらすために機会を提供する。既存手法の長所と短所を議論し,重要な将来の研究方向への洞察を提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 汎用性 ,  モデリング ,  問題解決 ,  *ゲーム ,  柔軟性 ,  人工知能 ,  エージェント ,  知識ベース ,  *学習 ,  ドメイン知識 ,  機械学習 ,  進化的計算
準シソーラス用語： コンピュータゲーム ,  動的環境 ,  エージェントアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゲーム ,  学習 ,  分類器 ,  調査