WEKO3
アイテム
人狼ゲームにおける既存エージェントを複数用いた合議的エージェントの実装と評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217518
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2175188b75cd9b-55c7-433c-8a1f-5a86d75135a3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-GI22047015.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-03-11 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 人狼ゲームにおける既存エージェントを複数用いた合議的エージェントの実装と評価 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人狼 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京理科大学理工学部情報科学科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo Uniersity of Science | ||||||||||
| 著者名 |
田中, 大樹
× 田中, 大樹
× 松澤, 智史
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 不完全情報ゲームの一つである人狼ゲームは要求される能力が多岐にわたることから汎用人工知能の標準問題として注目を集めている．また，複数のモデルの出力を組み合わせて汎化性能の向上を図るアンサンブル学習という機械学習の手法があるが，人狼ゲームにおける適用例は少ない．そこで本研究では，人狼ゲームの既存エージェントを複数組み合わせた合議的エージェントを実装し，その性能を既存エージェントとの対戦によって評価した．対戦の結果，複数の役職で最も勝率の高い既存エージェントを上回る勝率を記録し，さらに実験で用いたすべての既存エージェントに対して安定して高い勝率を記録することができた．本研究によって，標準問題として注目されている人狼ゲームにおいて合議的エージェントの有用性を示すことができた． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11362144 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ゲーム情報学（GI） 巻 2022-GI-47, 号 15, p. 1-8, 発行日 2022-03-11 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8736 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
