ニューラルネットワークと差分進化を用いたエアホッケーエージェントの行動学習

カテゴリ：部門大会

論文No：PS6-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Behavioral Learning of Air Hockey Agent using Neural Network and Differential Evolution

著者名：長嶋 歩琉（松江工業高等専門学校）,堀内 匡（松江工業高等専門学校）

著者名(英語)： Airu Nagashima (National Institute of Technology, Matsue College),Tadashi Horiuchi (National Institute of Technology, Matsue College)

キーワード：ニューラルネットワーク,差分進化,エアホッケー,行動学習,Neural Network,Differential Evolution,Air Hockey,Behavior Learning

要約(日本語)：多くのゲームにおいて人間を凌駕するAIプレイヤーが実現されているが，AIプレイヤーが人間に勝利することが困難なゲームも存在する．本研究では，そのようなゲームの一つであるエアホッケーを対象とする．エアホッケーにおいては，プレイヤーの各行動の正解が明示的に与えられないため，AIプレイヤーはゲームの結果に基づいて適切な行動を学習する必要がある．本研究では，Unityで実現したシミュレーション環境を用いて，エアホッケーにおけるAIエージェントの行動学習を構築する．AIエージェントはニューラルネットワークによって構築し，その重みは進化計算の一つである差分進化を用いて更新する．行動学習で得られたAIエージェントの性能を評価するために，人間の初心者と人間の熟練者の中間に位置する強さを持つ基準個体を導入する．その結果，提案手法により得られたAIエージェントは．基準個体と同等の強さを示すことが確認された．

本誌掲載ページ：1632-1634p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：346Kバイト