@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00199982,
 author = {山田, 豊大 and 阿原, 一志 and Atsuhiro, Yamada and Kazushi, Ahara},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2019論文集},
 month = {Nov},
 note = {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)を各プレイヤーが一定のルール化で自由に作成できるなど，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る．したがって、強い，または人間らしいエージェントの作成等の研究は人間の意思決定過程の解明等に有意義であると考えられる．本稿では，『エージェントの個性に合わせたデッキを構築することが可能である』という仮説の実証のため，単純な TCG のプラットフォームをオリジナルに実装した．その上で遺伝的アルゴリズムによって個性のあるエージェント作成し，異なる個性のデッキを扱わせた際の挙動について観察した．さらに，そのエージ ェントの盤面評価をさらに良いものにするためにニューラルネットワークを用いたエージェントについても考察した．, 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 for human’s process of decision making to study how we obtain a smart or believable agent. In this paper, we developed characteristic agents by genetic algorithm, then we observed whether the agent can use the deck which has other characteristics well. After that, we make the agent’s value function better, we considered an agent with Neural Network.},
 pages = {122--125},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {トレーディングカードゲームにおける \n遺伝的アルゴリズムを用いた個性あるエージェントの作成と ニューラルネットワークによる模倣},
 volume = {2019},
 year = {2019}
}