@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00239057,
 author = {近藤, 楓真 and 森山, 甲一 and 武藤, 敦子 and 島, 孔介 and 松井, 藤五郎 and 犬塚, 信博},
 issue = {5},
 month = {Sep},
 note = {コンピュータゲームは AI のテストベッドとして広く用いられている．その一分野であるシューティングゲームは，プレイヤが自機を操作し，移動障害物や敵の攻撃を回避しつつ，敵を撃破しながら進行するゲームである．シューティングゲームにおける AI の研究も盛んであるが，機械学習を用いた例は少なく，特に敵の攻撃や移動障害物を効率良く回避する問題について，それらの位置情報のみからでは，精度や学習時間の観点で改善の余地が大きい．そこで本稿では，障害物の位置情報から危険度を表す場を動的に計算し，学習に用いる手法を提案する．移動障害物の多い環境で学習のテストを行った結果，提案手法は既存手法と比較し，有意な生存時間（障害物を回避できた時間）の増加を確認できた．さらに，場の計算に要する時間も短く，全体的な学習の速度向上が認められた．},
 title = {危険度を表す場を用いた複数移動物体回避の学習},
 year = {2024}
}