@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194981,
 author = {田口, 紫織 and 佐藤, 直之},
 issue = {20},
 month = {Mar},
 note = {ターン制ストラテジーゲームでは初期局面を人間の設計者が数十個の規模でデザインする必要があるが，これは一般に手間の大きい作業であると考えられる．そこで本研究は遺伝的プログラミングを使って初期局面の自動生成を試みた．適応度は「強さの異なるコンピュータプレイヤの対戦戦績」の情報を用いて算出し，提案したシステムをTUBSTAPプラットフォーム上で実装した．提案システムの学習の挙動を観察して，適応度の向上が自動的に進む様子を確認した．また被験者実験によって，人間にとっての遊びごたえが提案手法の適応度関数の出力値にある程度相関する事を確かめた．, This research proposed an automatic map (initial game state from which game play starts) generation system in turn based war like simulation games. This system produces many vectors as game map candidates, and makes them evolved via the genetic algorithm technique. The algorithm adopts fitness function designed by win-rate scores of competitive computer players against less competitive players on the map. Performance of the algorithm was examined by offline experiments, and adequateness of the fitness function was examined by a subject experiment. These experiments showed the proposed method is likely to be capable of producing maps worth playing for human players.},
 title = {GAを用いたターン制ストラテジーゲームのマップ自動生成},
 year = {2019}
}