| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-03-03 |
| タイトル |
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タイトル |
MCCFRアルゴリズムによる5人人狼ゲームの戦略の学習 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Learning Strategy by MCCFR Algorithm for the 5-Player Werewolf Game |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション1 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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愛知工業大学大学院 |
| 著者所属 |
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愛知工業大学大学院 |
| 著者所属 |
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愛知大学 |
| 著者所属 |
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愛知工業大学大学院 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aichi Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aichi Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aichi University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aichi Institute of Technology |
| 著者名 |
小島, 大征
伊藤, 暢浩
岩田, 員典
内種, 岳詞
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，多人数不完全情報ゲームの研究に注目が集まっている．本研究では，多人数不完全情報ゲームである 5 人人狼ゲームに対して，他の不完全情報ゲームで有効とされている Monte Carlo CFR アルゴリズムを適用し，その有効性について検討する．MCCFR を適用するために簡易化した 5 人人狼ゲームを構築し戦略を学習する．有効性の評価のために多様なエージェントとの対戦をおこなった結果，勝率を向上させる戦略を学習できることを示した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In recent years, the study of multi-player imperfect information games has attracted much attention. In this paper, we examine the effectiveness of the Monte Carlo CFR (MCCFR) algorithm, a method for calculating strategies of imperfect information games, for the 5-player werewolf game. In order to apply MCCFR, we constructed the simplified 5-player werewolf game and learning process by MCCFR. We played against various agents to evaluate the effectiveness of the learned strategy by MCCFR. As a result, the method improved the win rate of the 5-player werewolf game. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS）
巻 2022-ICS-206,
号 6,
p. 1-8,
発行日 2022-03-03
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ICS22206006.pdf (1.1 MB)
