模倣学習により成長する格闘ゲームキャラクタ
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概要
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格闘ゲームのような対戦型のアクションゲームにおいて,コンピュータが操作するキャラクタ(以下COM)の行動は変化に乏しく,プレイヤは繰り返しプレイすることによってCOMの行動パターンを憶えてしまい,ゲームに飽きてしまうという問題がある.そこで,本稿ではプレイヤを模倣学習する手法を用いて,COMの行動パターンを拡張する手法を提案する.本手法では,プレイログを記録し,対戦相手であるプレイヤの行動パターンを分析し,そのプレイヤの行動パターンの一部を模倣することでCOMの行動パターンを拡張する.本手法を用いることで,試合ごとに行動パターンを拡張し,成長していけるCOMを生成することが可能となる.
- 2008-07-15
著者
-
星野 准一
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
星野 准一
筑波大学機能工学系
-
星野 准一
筑波大学エンタテインメントコンピューティング研究室
-
濱名 克季
筑波大学第三学群工学システム学類
-
濱名 克季
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
星野 准一
セコムis研究所 画像情報処理研究室
-
星野 准一
筑波大学
-
星野 准一
セコムis研究所
-
田中 彰人
株式会社クレスコ
-
Hoshino Junichi
Systems & Information Engineering University Of Tsukuba
-
星野 准一
筑波大学|jst Crest
-
星野 准一
筑波大学大学院 システム情報工学研究科
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