後悔値計算を利用した人狼知能エージェントの対戦実験

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19050

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/08/29

タイトル(英語): Game Match Experiment on Werewolf Agent using Counterfactual Regret Minimization-based Calculation

著者名: 田島 朗弘(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Akihiro Tajima(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University)

キーワード: 人狼エージェント|強化学習|後悔値最小化による計算|Werewolf agent|Reinforcement learning|Counterfactual regret minimization-based calculation

要約(日本語): 人狼エージェントとして、どのような発言をすることが勝率をあげられるかについて、不完全情報ゲームのポーカーゲームで導入されているCFRアルゴリズムを組み入れたものを実装し、対戦実験を行なった結果を報告する。

要約(英語): This paper addresses experimental results on game matches of werewolf agent using CFR algorithms.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,219 Kバイト