電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-20-4
Q学習を用いた格闘ゲームAIの状態行動の選択
◎青山智憲・尾関智子(東海大)
 人間の知的行動を再現する人工知能の研究はゲームと密接に絡んできた.近年では格闘ゲームAIの研究も増えており,スコアを最大にする強化学習AIのみならず,対戦相手の強さに合わせて強さを自動調整するAIの研究も進んでいる.格闘ゲームAIにおいては,AIが知覚する状態と選択する行動をどのように設定するか重要である.さらに,強化学習では状態と行動の数が増えるごとに性能が上がることが期待されるが,同時に学習の収束に時間がかかり,学習の効率が悪くなる.
 本研究では,強化学習AIが認識する状態の数や選択できる行動の種類をさまざまに変え,パターンAIと対戦させることで性能を評価する.