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J-GLOBAL ID：201802245682459327   整理番号：18A1905507

信頼できる行動を持つ動的困難調整戦闘ゲームAISの実装のためのモンテカルロ木探索【JST・京大機械翻訳】

Monte-Carlo Tree Search for Implementation of Dynamic Difficulty Adjustment Fighting Game AIs Having Believable Behaviors

著者 (5件)： Ishihara Makoto (Graduate School of Information, Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Ito Suguru (Graduate School of Information, Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Ishii Ryota (Graduate School of Information, Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Harada Tomohiro (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Thawonmas Ruck (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CIG  ページ： 1-8  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： 本論文では,信頼できる挙動を維持しながら,動的困難性調整が可能な,モンテカルロ木探索(MCTS)戦闘ゲームAIを提案した。本研究は,初心者レベルと中間レベルの選手を目標とした。プレイヤーのスキルを向上させるために,それらを同時にentertaingするためには,彼らの反対の初心者と中間のプレイヤーに対して均等に戦うことができ,そのようなAIsは動的困難調整(DDA)AIと呼ばれる。さらに,耐性を持たない意図的な損傷のようなAIの非自然行動によるプレイヤーの動機付けを損なうためには,その非自然行動の制約を考慮したDDA法が必要である。本論文では,著者らのグループによって以前に提案されたMCTSベースのAIに対して,著者らは,オペponに対する損害の量に焦点を合わせたAIs評価関数に対して,行動信頼性に関する新しい評価用語を導入した。さらに,この新しい用語を既存のものとバランスさせるために,現在のゲーム状況に従ってその値を動的に変化させるパラメータを導入し,評価関数においてプレーヤのそれに等しいAIのスキルを調整することに焦点を合わせた。2014年以来CIGにおけるゲームAI競争に使用された戦闘ゲームプラットフォーム,FightingICEを用いた実験からの結果は,提案したDDA-AIが,ゲーム全体にわたってその非自然行動を抑制しながら,その強さを動的に調整できることを示した。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： 評価関数 ,  信頼性 ,  動機づけ ,  *ゲーム
準シソーラス用語： プレイヤ ,  運動選手 ,  初心者 ,  *ゲームAI ,  *モンテカルロ木探索 , 【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 (7件)： 信頼 ,  行動 ,  戦闘 ,  ゲーム ,  AIS ,  実装 ,  モンテカルロ木探索