大貧民エージェントの強化に向けた手札推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-10
• タイトル: 大貧民エージェントの強化に向けた手札推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Hand Estimation Methods for Enhancing Daihinmin Game Agent
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: その他のゲーム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京理科大学理工学部情報科学科
• 著者所属: 東京理科大学理工学部情報科学専攻
• 著者所属: 東京理科大学理工学部情報科学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Infomation Sciences, Tokyo Uniersity of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Infomation Sciences, Graduate School of Tokyo Uniersity of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Infomation Sciences, Tokyo Uniersity of Science
• 著者名: 濱田, 恭輔; 鈴木, 海友; 松澤, 智史
• 著者名(英): Kyosuke, Hamada; Kaiyu, Suzuki; Tomofumi, Matuzawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多人数不完全情報ゲームである大貧民において，エージェントの行動を決定するための判断材料として他エージェントの手札を推定することは重要である．本研究では，予測材料が増える中盤以降の相手の手役推定と全カードの所在推定の 2 つの研究を行った．まず，相手の手役推定では LSTM を用いた既存手法と Multi-Head Attention を用いた提案手法の比較を行った．比較した結果，LSTM よりも Multi-Head Attention を用いた提案手法が高い精度を示した．しかしながら，提案した手役推定は複数役や階段役の精度が低かった．このため，本研究では別のアプローチとして手札のカードの所在を推定する手法（全カード推定）を考案した．全カード推定は Attention 型 Seq2Seq を用いた手法であり，推定精度を評価した結果，3 から 5 といった下位のカードや 2 やジョーカーといった上位のカードの精度は高く，中位のカードの精度は低いことが判明した．本研究は，全カード推定が大貧民におけるカード推定の特徴を捉えることができ，推定精度が高いカードを判断材料としてエージェントに提供できることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Estimation of hand is important to improve playout for the Daihinmin agent using the Monte Carlo method. In this paper, we propose two methods, hand estimation method using Multi-Head Attention and location estimation method for all cards using attention-based seq2seq in middle turn. First, we compare hand estimation methods using LSTM and Multi-Head Attention. This experiment shows using Multi-Head Attention has higher F1-score than LSTM. However, estimation of multiple and sequential hand have low F1-score. Therefore, we propose other hand estimation method as location estimation method for all cards. Experiments on the estimation precision and recall of the proposed method show that micro F1-score of 4,5,2 card and Joker is higher than others and micro F1-score of 8 card is most lower.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11362144
• 書誌情報: 研究報告ゲーム情報学（GI）; 巻 2023-GI-49, 号 5, p. 1-7, 発行日 2023-03-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8736
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会