強化学習を用いた接待ゲームプレイヤ設計法の性能評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-2

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): Performance Evaluation of a Method of Designing an Artificial Game Entertainer by Reinforcement Learning

著者名: 矢口 喬脩(京都工芸繊維大学),飯間 等(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Takanobu Yaguchi|Hitoshi Iima

キーワード: 強化学習|Reinforcement Learning

要約(日本語): 対戦型ゲームにおいて初心者の人間プレイヤに接待を行うゲームプレイヤを強化学習エージェントとして設計する方法を提案する。提案法では，初心者と引き分けるか，または僅差で勝敗を決めることを目的としたエージェントを強化学習により設計する。また，AlphaGoなどでは学習器同士の対戦によって学習を進めるが，提案法においてこのような自己対戦を用いると，対戦相手学習器と学習後に対戦する人間プレイヤの目的が異なるようになり，正しく学習できなくなる。そこで，提案法では初心者に見立てた，ある方針を持って行動する対戦相手を用意して学習を行う。オセロゲームを対象とする数値実験を通して，接待ゲームプレイヤの接待性能を検証する。

PDFファイルサイズ: 463 Kバイト