LSTMを用いた人狼ゲームエージェントの戦略獲得手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC10-7

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Strategy of Werewolf Game Agent Using LSTM

著者名: 近藤 まなみ(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学)

著者名(英語): Manami Kondoh|Naoki Mori|Keinosuke Matsumoto

キーワード: エージェント|ゲームAI|不完全情報ゲーム|人狼ゲーム|LSTM|Agent|Game AI|Incomplete Information|Werewolf Game|LSTM

要約(日本語): 近年，不完全情報ゲームが研究対象として注目を集めている。不完全情報ゲームは状態が膨大である，未知の情報が存在する，運や確率に左右されるなどの要素を持つ。人狼ゲームは不完全情報ゲームの一種であり，コミュニケーションゲームに分類される。人数や配役，あるいは対戦相手によって適切な戦略は異なり，取りうる戦略は多岐にわたる。本論文では人狼ゲームを取り扱い，対戦結果による評価によって人狼ゲームの最適な戦略の獲得を目指す。なお，対人のゲームでは言語の曖昧さや表情なども判断材料となりうるが，本論文では論理的な戦略のみに着目するため，人狼知能プロジェクトで公開されているプラットフォームを用いた，発言可能な内容が限定されたAI同士の対戦によるゲームを取り扱っている。

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