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J-GLOBAL ID：201002215788736427   整理番号：10A0713173

実時間戦略ゲームにおける知的チーム構成と操作に向けて

Towards Intelligent Team Composition and Maneuvering in Real-Time Strategy Games

著者 (9件)： PREUSS Mike (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  BEUME Nicola (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  DANIELSIEK Holger (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  HEIN Tobias (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  NAUJOKS Boris (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  PIATKOWSKI Nico (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  STUEER Raphael (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  THOM Andreas (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU) ,  WESSING Simon (Technische Univ. Dortmund, Dortmund, DEU)
資料名： IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games  (IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games)
巻： 2  号： 2  ページ： 82-98  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： W2264A  ISSN： 1943-068X  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： 実時間戦略(RTS)は最も成功したコンピュータゲームの1分野で,複数プレーヤオンラインゲームのルーツでもある。しかし,グラフィック・音響面の改良に比して,敵対戦略,全体ゲームAIの進歩は遅い。ゲームAIは多くのサブ問題(資源分配,パス発見,攻撃場所・タイミングの戦略的決定)に対応して,時間を掛けずに適合解を探索する必要がある。既知の計算機人工知能技術の統合による,AI行動の改良を示唆した。フロッキング,影響マップ,自己組織化マップについて紹介し,それらをプレーヤーのニーズへ対応させゲーム内で結合させる方法を解説した。次にオープンソースRTSであるGlestを例に,人工知能環境を利用した実験を行った。その結果,フロッキングと影響マップによってチーム動作がより自然な行動に向上すること,チームの意思決定(攻撃または回避)をチーム特性と合体させて容易にパラメータ化できることなどを示した。

シソーラス用語： 実時間処理 ,  戦略 ,  *ゲーミングシミュレーション ,  チーム ,  グループ活動 ,  攻撃行動 ,  *人工知能 ,  自己組織化特徴マップ ,  *意思決定 ,  パラメタリゼーション ,  *遺伝的アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  評価試験
準シソーラス用語： 自己組織化マップ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実時間 ,  戦略 ,  ゲーム ,  チーム構成