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J-GLOBAL ID：201802297652993143   整理番号：18A0462638

連鎖構成力向上のためのぷよぷよの問題作成

著者 (2件)： 高橋竜太郎 (北陸先端科学技術大学院大) ,  池田心 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： GI-39  ページ： Vol.2018-GI-39,No.10,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2018年02月23日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 将棋や囲碁,麻雀など多くのゲームでコンピュータプログラムが十分強くなり,より複雑なゲームやより高次な目的に関心が移りつつある。「ぷよぷよ」は二十年以上遊ばれる人気の落ちものパズルゲームであるが,これも近年十分強いコンピュータプログラムの作成が達成された。本研究では,“連鎖構成”というこのゲームの中心的課題の一つに着目し,連鎖構成を身につけられれば楽しめる一方でこれができずに上達を諦めてしまう人が多い現状を解決したいと考える。そのためには,連鎖構成に特化した問題群,いわゆる「なぞぷよ」「詰めぷよ」を沢山与えることが有効であると考える。人手により多くの良い問題が作成公開されているが,プレイヤごとの技術レベルや嗜好に合わせた問題が自動で無数に作成できれば,ぷよぷよを続ける人が増えることが期待できる。我々は,ランダム生成検査方式と,逆向き生成方式の二つのなぞぷよ作成法を試みる。さらに,作成された問題の「難しさ」「面白さ」「役立ち度」などを推測する関数を機械学習によって構成することを試みる。これらにより,プレイヤのレベルや好みにあった問題だけを提示するシステムを提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *娯楽 ,  応用プログラム ,  コンテンツ ,  生産 ,  ランダム処理 ,  実験 ,  回帰分析 ,  *機械学習 ,  情動 ,  興味 ,  *アルゴリズム ,  人工知能 ,  線形回帰 ,  被験者実験 ,  ゲームAI ,  ランダム発生
準シソーラス用語： ゲーム人工知能 ,  コンピュータゲーム ,  パズル ,  ランダム生成 ,  面白さ ,  問題作成

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• David Silver, Aja Huang ら, Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature 529, pp.484-489, 2016
• 藤井叙人ら,生物の基本原則の導入によるビデオゲームCOM プレイヤの『人間らしい』振る舞いの自動獲得,IPSJ EC 研究会,Vol. 2013-EC-27 No.16, 2013
• Sila Temsiririrkkul, Huu Phuc Luong and Kokolo Ikeda, Production of Emotion-based Behaviors for a Human-like Computer Player, GAMEON'2016, pp.49-53, 2016-09.
• Naoyuki Sato, Kokolo Ikeda and Takayuki Wada, Estimation of Player’s Preference for Cooperative RPGs Using Multi-Strategy Monte-Carlo Method, IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG2015), pp.51-59, 2015-08.
• 大町洋,佐藤直之,池田心,複数ソルバを用いた上海ゲームのインスタンス生成, 第18回ゲームプログラミングワークショップ,2013-11

タイトルに関連する用語 (2件)： 連鎖 ,  問題作成