@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240722,
 author = {野村, 大輔 and 秋岡, 明香 and Daisuke, Nomura and Sayaka, Akioka},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2024論文集},
 month = {Nov},
 note = {タワーディフェンスゲーム（TD） で開発された AI は実世界上の様々な問題に応用が可能である．そこで，これまで TD でタワーの配置を最適化するプレイヤーAI の開発を行ってきた． しかし， 開発したプレイヤーAI が学習したマップしか攻略できないという問題が存在する． そこで，本研究では新しいアプローチとして， TD のプレイヤーAI に評価関数と探索を導入する．評価関数は，ウェーブが攻略できるかを判断する ． 結果， 評価関数はタワーの少ない盤面では有効性が確認されたが，タワーの数が増加した場合の評価関数には課題が残った． 一方評価関数が， タワー配置がウェーブを攻略できるかどうかの情報しか持たないために，探索は評価関数に基づいたアルゴリズムで行ったが，人間を超える性能は得られなかった．, AI developed for tower defense (TD) games can be applied to a variety of real-world problems. Therefore, we have been developing a player AI that optimizes the placement of towers in TD. However, there is a problem that the developed player AI can only conquer the maps it has learned. Therefore, as a new approach, we introduce an evaluation function and search to TD's player AI. The evaluation function determines whether a wave can be conquered. As a result, we confirmed that the evaluation function is effective on a board with few towers, but the evaluation function remains problematic when the number of towers increases. On the other hand, since the evaluation function only provides information on whether the tower placement can attack the wave or not, the search was performed by an algorithm based on the evaluation function, but the performance did not exceed that of a human.},
 pages = {25--31},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {タワーディフェンスゲームにおけるタワー配置探索の導入},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}