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J-GLOBAL ID：201702249589802522   整理番号：17A1352516

HTN(階層タスクネットワーク)は適応CGF司令官挙動モデリングのためのゲーム木探索を誘導【Powered by NICT】

HTN guided game tree search for adaptive CGF commander behavior modeling

著者 (4件)： Xu Xiao (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Yang Mei (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Li Ge (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Huang Kedi (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICA  ページ： 78-83  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 戦闘中の様々な状況に応答するために司令官挙動をモデル化するための階層的タスクネットワーク(HTN)を用いた通常知識の豊富な集合を必要とする。司令官エージェントの審議能力を高めるために管理されたHTN計画に基づくゲーム木探索を提示した。一般HTN(階層タスクネットワーク)構造が与えられた時,提案アプローチでは,先読み推論による異なる分解分枝を評価し,適切な意思決定を生成した。HTN(階層タスクネットワーク)のみを用いて比較して,HTN誘導木探索は,異なる状況にタスク適応を調べるオンライン,HTN(階層タスクネットワーク)知識不全の影響を低減することができる。はこのアプローチを適用歩兵戦闘シミュレーションに,指揮官は特定の地域に明確な敵への三集団を誘導する必要がある。結果は,HTN符号化選択肢から最良戦略を効率的に見つけることが出来ることを示した。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： *木探索 ,  エージェント ,  シミュレーション ,  *モデリング ,  符号化 ,  *ゲーム ,  意思決定
準シソーラス用語： オンライン ,  先読み , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 階層 ,  タスク ,  適応 ,  挙動 ,  モデリング ,  ゲーム ,  木探索 ,  誘導