@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00010236,
 author = {岡野, 光稀},
 month = {2022-05-02},
 note = {2021, 本研究の目的は，コンピュータゲームプレイヤ（ゲームAI）がゲームをプレイする際の目標設定を動的に行うシステムを提案し，その設計方法について議論することである．接待プレイなど，ゲーム本来の目標とは異なる多様な目標をもつゲームAIの目標設定は，ゲーム本来の目標と比較して複雑になる場合がある．本研究ではゲームAIの目標設定を動的に行えるようにすることで、多様な目標をもつゲームAIの開発の効率化に貢献することを目指す。
本研究では目標の動的獲得システムの実現のため思考領域・本能・記憶の3つのサブシステム構造を提案する．各サブシステムの機能と相互の通信により目標設定の更新を行う．提案システムは人間のような柔軟かつ動的な目標設定の実現を目的としており，そこには設計における巨大さや複雑さといった課題がある．提案システムの3つの実装案を紹介し，提案システムの実装の実現性を検討した．
1つ目の実装案は，記憶サブシステムのベースとなるネットワーク型記憶システムである．これは情報をノードとエッジで構成したネットワーク形式で表現し，情報の記憶・忘却・想起の3つの機能でこれを管理する．評価実験より，情報とその関係性を記憶しつつ，記憶データ全体をコンパクト化する効果があることを明らかにした．
2つ目は，多様な目標の獲得の例としての最適でない方策獲得のための動的な報酬設定システムである．過去に学習した最適方策に制限を加えるように報酬関数を更新することで，最適でない方策を獲得できるようにした．評価実験より，提案システムの報酬設計の複雑さを緩和した上で，動的な目標設定を実現できた．
3つ目は，自立的な報酬設定に必要なイベント認知に基づく目標獲得システムである．プレイヤが目標とすることのあるようなゲーム内情報をイベントと定義し，ゲームプレイ中に認識したイベントを用いて目標設定の動的な更新を行うシステムである．評価実験より，提案システムの目標設定における柔軟性を維持しつつ，提案システムよりも簡素な設計で動的な目標設定の更新を行えることを示した．
結論として，3つの実装案はいずれも実用的な時間での，多様な目標の動的な設定に効果があることを示した．本研究の更なる発展によって，より提案システムに近い動的な目標獲得システムが設計可能となり，ゲームAIの研究開発の効率化に貢献することが期待される．},
 title = {ゲームAIのための動的な目標獲得システム},
 year = {},
 yomi = {オカノ, コウキ}
}