ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. ゲーム情報学(GI)
  3. 2016
  4. 2016-GI-35

StarCraft AIにおけるDeep Q-Networkを用いたユニットコントロールの実装

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/157982
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/157982
c9ef5300-6517-482b-808b-3c4aa34b865b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GI16035013.pdf IPSJ-GI16035013.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-03-01
タイトル
タイトル StarCraft AIにおけるDeep Q-Networkを用いたユニットコントロールの実装
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ゲーム状態の評価および行動価値の推定と機械学習
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
明石工業高等専門学校
著者所属
明石工業高等専門学校
著者所属(英)
en
National Institute of Technology, Akashi College
著者所属(英)
en
National Institute of Technology, Akashi College
著者名 中田, 季利

× 中田, 季利

中田, 季利

Search repository
新井, イスマイル

× 新井, イスマイル

新井, イスマイル

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 StarCraft: BroodWar は,Blizzard Entertainment が開発したリアルタイム・ストラテジーゲームである.大きな状態空間と複雑なゲームルールから,AI Competition が開催されるなど研究対象として注目されているゲームである.既存の戦闘 AI における弱点として,不利な地形への誘い込みへの弱さや,味方ユニット間の位置関係の悪さが指摘されている.既存の強化学習を用いた手法では,地形や味方ユニットとの位置関係を最大限利用できていないためと考えた.しかし,地形や味方ユニットの位置関係等を考慮すると状態空間が大きくなってしまい学習が難しい.これを解決するため,Convolutional Neural Network(CNN) を活用し大きな状態空間上で直接 Q 学習が可能となる手法である Deep Q-Network(DQN) の適用を試みた.CNN にマップの侵入可否情報を入力して,上下左右の移動方向もしくは攻撃を選択する DQN を作成して学習を行った結果,マップを理解して移動ができ,報酬に基づき敵ユニットから逃げる行動が学習されることを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11362144
書誌情報 研究報告ゲーム情報学(GI)

巻 2016-GI-35, 号 13, p. 1-7, 発行日 2016-03-01
ISSN
収録物識別子タイプ 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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-20 13:09:51.085833
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3