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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-23 14:25 不完全情報を推測可能なゲームAIのためのオンライン対戦データを用いたコミュニティ抽出 ○渡邊稜平・荒澤孔明・服部 峻（室蘭工大）  IN2017-87 |
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| 抄録 | （和） | 昨今，ビデオゲームの対戦を競技的に行う“e-sports” が流行しつつあるが，ビデオゲームの多くは不完全情報ゲームであり，プレイヤーが常に的確な行動判断を行う事は容易ではない．そこで，ゲームの対戦環境から得られる情報を元に不完全情報を推測するゲームAI を製作し，それによってプレイヤー間の対戦を補助する事を目指す．本研究ではゲームAI の情報推測のために，オンライン対戦データ（キャラクターの使用率やステータスなど）に対してコミュニティ抽出を行い，得られたコミュニティの特徴を分析する．分析結果から現在の対戦環境におけるプレイヤーの戦術選択の傾向を習得し，ゲームAI の戦術選択に活用する． |
| （英） | In these days, playing video games competitively, called “e-sports,” is getting in fashion. But most of video games are imperfect information games, thus it is not always easy for players to select a behavior accurately in a video game. Therefore, our research aims to build a game AI capable to infer imperfect information based on online battle data acquired from an online battle environment for a video game, and to help online battles between players. This paper applies community extraction to online battle data (e.g., usage rate of characters, their status and properties, etc.) for a game AI to infer imperfect information, and analyzes the characteristics of extracted communities. Our game AI tries to learn about the tendency of players’ tactics selection in the current battle environment from the results of the analysis, and utilizes it for her/his own tactics selection. | |
| キーワード | （和） | ゲームAI / 不完全情報 / コミュニティ抽出 / オープンデータ / / / / |
| （英） | Game AI / Imperfect Information / Community Extraction / Open Date / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 397, IN2017-87, pp. 91-96, 2018年1月. | |
| 資料番号 | IN2017-87 | |
| 発行日 | 2018-01-15 (IN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2017-87 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
| 開催期間 | 2018-01-22 - 2018-01-23 |
| 開催地（和） | 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス |
| 開催地（英） | WINC AICHI |
| テーマ（和） | コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2018-01-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 不完全情報を推測可能なゲームAIのためのオンライン対戦データを用いたコミュニティ抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Community Extraction Using Online Battle Data for Game AIs Capable to Infer Imperfect Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ゲームAI / Game AI |
| キーワード(2)（和/英） | 不完全情報 / Imperfect Information |
| キーワード(3)（和/英） | コミュニティ抽出 / Community Extraction |
| キーワード(4)（和/英） | オープンデータ / Open Date |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 稜平 / Ryohei Watanabe / ワタナベ リョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒澤 孔明 / Komei Arasawa / アラサワ コウメイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン |
| 第3著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran Inst. of Tech.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-23 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2017-87 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.397 |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-15 (IN) |
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