DIGRAJ2011まとめ06

DIGRAJ2011のまとめです(26日午前中) 301教室「ゲームとAI」「ビデオゲームというプロセス」
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小野憲史 @kono3478

9:00から、充光館301教室での「ゲームとAI①」のセッションを放送します。 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 08:59:26
小野憲史 @kono3478

立命館大学 奥西さんの発表「Ms.Pack-Manにおけるスコアのばらつきについて」 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:02:53
小野憲史 @kono3478

モンスターBlinkyでは、スコアと攻撃性に相関がある ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:13:58
小野憲史 @kono3478

Pinkyも相関があるが、Inky(水色)、Sue(黄色)では、相関がない。スコアが高いほど攻撃性が高かった。→逆にエディブルゴーストで食べられたと考察 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:16:00
小野憲史 @kono3478

ゴーストの攻撃性の高さ Blinky>Pinky>Inky>Sue ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:17:31
小野憲史 @kono3478

実験2の考察 ICE Pambush5ni ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:20:48
小野憲史 @kono3478

まとめ考察 当初の予測とは違うゴーストの攻撃性のみを考慮にいれたコスト計算では不十分 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:22:02
小野憲史 @kono3478

Q.遠距離と近距離で挙動が違う? 遠藤氏「同じ挙動です。」 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:26:18
小野憲史 @kono3478

三宅氏「ゲームをブラックボックスとして見る研究もおもしろい」 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:27:12
小野憲史 @kono3478

AI研究において共通のお題として「Ms.Packman」が利用されている ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:28:33
小野憲史 @kono3478

立命館大学 三上さん「Ms.Pac-manにおける近傍法を用いたゴーストの行動予測 ー各ゴーストにおける最良手法の比較ー ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:33:03
小野憲史 @kono3478

ゲーム経験者とゲームAIでは、経験者の方が強い ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:34:41
小野憲史 @kono3478

強いAIのためには相手の行動予測が重要 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:35:41
小野憲史 @kono3478

Ms.Pack-Manはモンスターの動きが公開されていない(ランダム要素がとりいれられていると予測) ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:37:18
小野憲史 @kono3478

ゴーストが移動方向可能な1マスからのユークリッド距離を計測 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:38:27
小野憲史 @kono3478

提案手法2 Pac-Manとモンスターの相対的な移動では誤差がでる。そのため、近づいた時−2 遠のいた時に+2という値を入れる ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:44:40
小野憲史 @kono3478

1000回中の成果率をモンスターごとに計測。3つの提案手法のどれが最適かが異なる ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:49:25
小野憲史 @kono3478

三宅氏「ユークリッド距離ではなく、重さ付きマンハッタン距離の可能性も」 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 09:54:42
小野憲史 @kono3478

三宅氏「k近傍法手法は学びになった。結果をどのように分析するか意味を見いだすべきか」 三山氏「今後手法を改善することで90%まで ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 10:00:27
yu @moyu64

可能性のある評価関数にウェイトを付けて、パラメータサーチ。相関がある評価関数は重みを強化して、再度その周辺パラメータでバラつきサーチで ( #DiGRAJ live at http://t.co/ocLGviRx)

2012-02-26 10:01:47
小野憲史 @kono3478

MCTSでは、経路内での振り返りができないため、ルールベース制御と切り替え ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 10:10:28
小野憲史 @kono3478

質疑「ルールベースの問題点は?」 深さ優先探索(エディブル 狙い)ではさみうちにあいやすい。 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 10:22:58
小野憲史 @kono3478

三宅氏「囲碁のモンテカルロ法では勝率を評価、今回は?」回答「シミュレーションの経過秒数、およびパックマンの通過した交差点の数を評価している」 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 10:28:38
小野憲史 @kono3478

本セッションは以上となります。次のセッションは「ビデオゲームというプロセス(立命館大学ゲーム研究センターセッション)」 ( #DiGRAJ live at http://t.co/Wfq9uQJW)

2012-02-26 10:33:59