コンピュータゲームプレイヤにおける評価要素の自動生成に関する研究(評価関数,<特集>ゲームプログラミング)
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概要
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正確な評価関数の生成はコンピュータゲームプレイヤにおいてその振舞いを決める重要な要素の1つである.評価関数はゲームにおける局面の特徴を表す評価要素の重み付き線形和で表現するのが一般的である.この評価要素の選択にはその対象とするゲームに関する深い知識が必要である.本稿ではゲームの履歴に基づいた高速でスケーラブルな評価要素の自動生成手法について提案する.本手法では多くのゲームに応用可能な2クラスの分類問題を対象とし,評価要素を単純な特徴の組合せで表現し,頻度と条件付き相互情報量の2つの指標を用いて選択する.本手法の評価としては200,000のOthelloの局面を用い評価要素の生成を行った.生成した評価要素を用いたNaive Bayesian分類器は他の分類器による単純な特徴を用いた分類よりも良い精度で分類できた.また分割処理によって大きな問題を扱え,並列化により高速に実行できることも確認できた.
- 2007-11-15
著者
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近山 隆
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 基盤情報学専攻
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近山 隆
東京大学大学院工学系研究科
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近山 隆
日本ソフトウェア技術会
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近山 隆
東大
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近山 隆
新世代コンピュータ技術開発機構
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横山 大作
東京大学IRT研究機構
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三輪 誠
東京大学大学院情報理工学研究科
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横山 大作
東京大学大学院新領域創成科学研究科
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三輪 誠
埼玉県環境科学国際セ
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三輪 誠
内燃機関研究会:富士重工業会社
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三輪 誠
東京大学大学院工学系研究科
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近山 隆
東京大学大学院 工学系研究科
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三輪 誠
マンチェスター大学コンピュータ科学科
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近山 隆
東京大学大学工学系研究科
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