トレーディングカードゲームにおけるデッキ作成とエージェント構築を目標としたニューラルネットを用いた学習モデルの検討

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2018-11-05
• タイトル: トレーディングカードゲームにおけるデッキ作成とエージェント構築を目標としたニューラルネットを用いた学習モデルの検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Consideration of Learning Model with Neural Network to Build Decks and Develop Agents in Trading Card Game
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 不完全情報ゲーム
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: トレーディングカードゲーム
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ニューラルネットワーク
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 強化学習
• 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: 明治大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Meiji University
• 著者名: 山田, 豊大; 阿原, 一志
• 著者名(英): Atsuhiro, Yamada; Kazushi, Ahara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 不完全情報ゲームの1種であるトレーディングカードゲーム (TCG) は，デッキ（ゲームに使用するカードセット）をプレイヤーが選択できるなど，囲碁や将棋，その他ボードゲームにはないゲーム要素が特徴であり，強い，又は人間らしいエージェントの作成等の研究には意義があると考えられる．本稿は，単純化されたTCGで，デッキ作成，またエージェントの構築に関する知見を得ることを目標とし，その第一段階としてランダムに与えられたデッキに対してニューラルネットワークを用いた強化学習の有効性について考察した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Trading Card Game (TCG), one of an incomplete information game, has characteristic features. For example, any player can choose cards they use in their deck. Therefore, it will be significant to study how we obtain a smart or a believable agent. In this paper, we set goals to gain the knowledge of building decks and developing agent in simplified TCG. As the first step, we considered the effectivity of Neural Network by applying that to the game where both players are given random decks.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2018論文集; 巻 2018, p. 128-132, 発行日 2018-11-09
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会