ローグライクゲームの研究用ルール提案とモンテカルロ法の適用

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2017-11-03
• タイトル: ローグライクゲームの研究用ルール提案とモンテカルロ法の適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research Platform of Rogue-Like Games and Monte Carlo Players
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ローグライクゲーム
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: コンピュータプレイヤ
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プラットフォーム
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: モンテカルロ法
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者名: 高橋, 一幸; Temsiririrkkul, Sila; 池田, 心
• 著者名(英): Kazuyuki, Takahashi; Sila, Temsiririrkkul; Kokolo, Ikeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 日本では「不思議のダンジョン」シリーズで名高いローグライクゲームは，マップや敵配置がランダムなこと，そのため臨機応変にアイテム等を使い分ける必要があることなどを特徴とする一人用ダンジョン探索ゲームの総称である．囲碁や将棋などよりは複雑で，StarcraftやCivilizationなどよりは単純なこのゲーム群は，短期的戦術と長期的スケジューリングの両方を要するなど，高度なゲームAIを研究するうえでの良い課題をいくつも持つ．本論文では，学術用プラットフォームを共有できるようにするために，ローグライクゲームの最低限の要素を持たせたゲームのルールを提案した．そのうえで，ルールベースのコンピュータプレイヤ，短期的な戦術行動を改善するためのモンテカルロ法プレイヤ，長期的な視点での行動が取れるようにするための教師あり学習を提案した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Roguelike Game, known as "Mystery Dungeon" in Japan, is a genre of one-player role-playing video games. In roguelike games, the map is randomly created and the monsters are randomly located every play, then the player needs to select his strategy properly according to the given situation. Roguelike games are more complex than the game of Go or Chess, and less complex than Starcraft or Civilization. They are less complex, still they have several typical problems for sophisticated game AIs, for example both of short-time strategy and long-time scheduling are necessary and the balancing is important. In this paper, we proposed a new roguelike game, for sharing an academic platform of such games among researchers. Also we presented a rule-based computer player, a Monte-Carlo based player for solving short-term combat, and a supervised learning for long-term scheduling.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2017論文集; 巻 2017, p. 19-25, 発行日 2017-11-03
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会