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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.63
  3. No.11

強さの異なる複数のAIエージェントによるオセロのための自然な棋力調整手法の提案

https://doi.org/10.20729/00222135
https://doi.org/10.20729/00222135
c1feb858-e7c6-427c-ae89-d9b8fbbf291f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6311004.pdf IPSJ-JNL6311004.pdf (1.6 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2022-11-15
タイトル
タイトル 強さの異なる複数のAIエージェントによるオセロのための自然な棋力調整手法の提案
タイトル
言語 en
タイトル A Method for Selecting Natural Moves for Adjusting Performance of Computer Othello AI
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [特集:エンタテインメントコンピューティング(テクニカルノート)] 強化学習,棋力調整,オセロ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00222135
ID登録タイプ JaLC
著者所属
関西学院大学
著者所属
福知山公立大学
著者所属
関西学院大学
著者所属(英)
en
Kwansei Gakuin University
著者所属(英)
en
The University of Fukuchiyama
著者所属(英)
en
Kwansei Gakuin University
著者名 高木, 騰也

× 高木, 騰也

高木, 騰也

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藤井, 叙人

× 藤井, 叙人

藤井, 叙人

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片寄, 晴弘

× 片寄, 晴弘

片寄, 晴弘

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著者名(英) Toya, Takagi

× Toya, Takagi

en Toya, Takagi

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Nobuto, Fujii

× Nobuto, Fujii

en Nobuto, Fujii

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Haruhiro, Katayose

× Haruhiro, Katayose

en Haruhiro, Katayose

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ゲームAIの研究では「強さ」の追求とともに人間プレイヤに「楽しさ」を提供する研究が行われている.その1つとしてプレイヤレベルに適合したゲームAIの強さ調整があり,プレイヤの強さの事前把握を実施せずAIとの優位状況を動的に判断し,勝率が一定になるようAIの強さの調整する手法が提案されてきたが,故意の手加減によってプレイヤに不自然さを感じさせてしまうという課題が指摘されている.本稿では,異なる複数のAIエージェントとの打ち手比較によりプレイヤの強さをプレイ中に評定し,適切にAIエージェントと切り替えていくことでこの問題解決を図る.一般的に利用されるPC環境で,1)勝率の拮抗,2)手加減の不自然さを感じさせないか,の2つの評価実験をオセロで実施した.この結果,提案手法により目標が満たされていることを確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In the research of game AI, the research goal has been changing into providing “fun”, instead of pursuit of “strength.” One of approaches is to provide game AI with the strength to suit the player. So far, it has been proposed to adjust the strength of the Game AI by measuring the strength of the player during the play, without measuring the player's strength in advance. However, it has been pointed out that there is a problem with this method that the player feels unnatural due to the process of intentionally losing. We tried to solve this problem by evaluating the player's strength by comparing it with the results of selections made by Game AI agents of different strengths during play, and by switching the agents appropriately. We conducted evaluation experiments with Othello on commonly used PC environment; 1) maintaining the winning percentage, and 2) how the proposed method makes players feel unnatural. We obtained experimental results that showed the effectiveness of the proposed method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 63, 号 11, p. 1602-1607, 発行日 2022-11-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
公開者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:41:37.708674
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