| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-03-13 11:20
ゲームAIにおける長期的目標達成と局所的問題対処の両立の実現
○古川真帆・阿部雅樹・渡辺大地（TUT） |
| 抄録 |
（和） |
現在，ゲームAIが重要視されている．本研究は，多くの作品で用いられているゴールベースAIに着目した．この手法は最初に長期的目標を決定し，その目標から行動を構築していくという手法である．しかし，この手法は状況に変化が生じた場合に行動を再構築する必要があり，再構築を頻繁に行ってしまうと結果として最適な行動が得られなくなるという問題がある．一方，局所的な状況評価により最適な行動を選択する手法として，ユーティリティベースがある．しかしながら，この手法は局所的な状況判断を行うのみであり，長期的な目標達成には極めて効率が悪くなるという問題がある．そこで，本研究では局所的な状況変化に対応でき，かつ長期的目標の効率的な達成の実現を目的とし，ゴールベースAIとユーティリティベースAIを融合した手法を提案する． |
| （英） |
In recent years, game AI is regarded as important. We focused on goal-based AI used in many works. In this method, a long-term goal is determined first, and actions are constructed from the goal. However, this method needs to reconstruct the behavior when the situation changes, and if it is reconstructed frequently, the optimal behavior cannot be obtained as a result. On the other hand, there is a utility base as a method to select the optimal action by local situation evaluation. However, this method only performs local situation evaluation, and has a problem that it is extremely inefficient for achieving a long-term goal. In this study, we propose a method that combines goal-based AI and utility-based AI with the aim of realizing efficient achievement of long-term goals that can respond to local situation changes. |
| キーワード |
（和） |
ゲームAI / キャラクターAI / ゴールベースAI / ユーティリティベースAI / / / / |
| （英） |
Game AI / Character AI / Goal-Based AI / Utility-Based AI / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 44, pp. 129-130, 2020年3月. |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
2020-03-06 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT IIEEJ AS CG-ARTS |
| 開催期間 |
2020-03-13 - 2020-03-13 |
| 開催地（和） |
東京工科大学 蒲田キャンパス |
| 開催地（英） |
Tokyo University of Technology |
| テーマ（和） |
映像表現・芸術科学フォーラム2020（Expressive Japan 2020) |
| テーマ（英） |
Expressive Japan 2020 |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
AS |
| 会議コード |
2020-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ゲームAIにおける長期的目標達成と局所的問題対処の両立の実現 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Realization of coexistence method for long-term goal achievement and local problem solving in game AI |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
ゲームAI / Game AI |
| キーワード(2)（和/英） |
キャラクターAI / Character AI |
| キーワード(3)（和/英） |
ゴールベースAI / Goal-Based AI |
| キーワード(4)（和/英） |
ユーティリティベースAI / Utility-Based AI |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
古川 真帆 / Maho Furukawa / フルカワ マホ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京工科大学 (略称： TUT)
Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
阿部 雅樹 / Masaki Abe / アベ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京工科大学 (略称： TUT)
Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
渡辺 大地 / Taichi Watanabe / ワタナベ タイチ |
| 第3著者 所属（和/英） |
東京工科大学 (略称： TUT)
Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2020-03-13 11:20:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
AS |
| 資料番号 |
AIT2020-86 |
| 巻番号（vol） |
vol.44 |
| 号番号（no） |
no.10 |
| ページ範囲 |
pp.129-130 |
| ページ数 |
2 |
| 発行日 |
2020-03-06 (AIT) |