マルコフ決定過程で表現されたロールプレイングゲームにおける攻略法の能動学習
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概要
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従来からマルコフ決定過程(MDP)を用いたロールプレイングゲーム(RPG)のモデル化が行われている.しかし,RPGの攻略法を能動的に学習する研究は行われていない.そこで,本研究では,真のパラメータが未知のMDPで表現されたRPGにおける期待総利得をベイズ基準のもとで最大にする攻略法を求める能動的な学習方法を提案する.シミュレーションをとおして,提案方法の有効性を確認する.
- 2013-06-28
著者
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
前田 康成
北見工業大学
-
Matsushima Toshiyasu
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
後藤 文太朗
北見工業大学
-
鈴木 正清
北見工業大学
-
Matsushima Toshiyasu
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Science And Engineering Waseda
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
-
鈴木 正清
北見工大
-
前田 康成
北見工大
-
桝井 文人
北見工業大学
-
升井 洋志
北見工業大学
-
升井 洋志
北見工業大学・情報システム工学科
-
松嶋 敏泰
早稲田大学・応用数理学科
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