@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216899,
 author = {小島, 大征 and 伊藤, 暢浩 and 岩田, 員典 and 内種, 岳詞},
 issue = {6},
 month = {Mar},
 note = {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．, 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.},
 title = {MCCFRアルゴリズムによる5人人狼ゲームの戦略の学習},
 year = {2022}
}