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J-GLOBAL ID：201802236654609905   整理番号：18A1905623

実時間戦略ゲームにおける機械学習技術の使用【JST・京大機械翻訳】

Use of Machine Learning Techniques in Real-Time Strategy Games

著者 (3件)： Certicky Martin (Technical University in Kos∨ice) ,  Sarnovsky Martin (Technical University in Kos∨ice) ,  Varga Tomas (Technical University in Kos∨ice)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DISA  ページ： 159-164  発行年： 2018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： 自動RTSゲームの分野で行われている過剰な研究にもかかわらず,戦略の微妙な変化はしばしば無視され,非最適な結果をもたらす。研究者は,可能な限り多くの配偶者シナリオをカバーするために,しばしば明らかな戦略的決定を考慮している。本論文では,ゲームの間のこれらの戦略の検出のためにしばしば見過ごされ,機械学習法を使用することが多い非定型的戦略のデータセットを作成することに焦点を合わせた。このような情報は,それらが発生する前に戦略を予測するのに用いることができ,適応行動がそれらに答えることができるように対応することができる。本論文で提示した研究において,著者らは,様々な再実行から得られたデータに関して訓練された分類装置の集合を用いて,Star船ゲームにおける戦略認識に取り組んだ。著者らの研究の間,そのようなタスクを解決するために利用可能な適切なデータセットがなかったので,データセットを作成して,著者らの実験のために4つの選択した戦略をカバーするために注釈した。二値分類モデルを訓練し,各特定の戦略を検出し,交差検証技術を用いて一連の再生データにおいて評価した。次に,モデルを訓練するための全体的プラットフォームアーキテクチャ,それらを輸出して,ゲームプレイの間の実行時間における使用を設計した。最良の実行されたモデルを,実際のゲームに適用して,ボートまたは人間のプレイヤーによる再実行またはマッチにおけるカバーされた戦略を検出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  *機械学習 ,  ボート ,  分類装置 ,  船舶 ,  *ゲーム
準シソーラス用語： プレイヤ ,  実行時間 ,  ゲームプレイ ,  二値分類 ,  機械学習技術 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実時間 ,  戦略 ,  ゲーム ,  機械学習技術