[1H1-OS-13a] 人狼知能と不完全情報ゲーム(1)

[1H1-OS-13a-02] ニューラルネットワークを用いた人狼知能における性能評価

〇堂黒 浩明¹、松原 仁¹ (1. 公立はこだて未来大学)

キーワード：人狼ゲーム、ニューラルネットワーク、人狼投票率

機械学習の技術はゲームAIを強くするためによく使われる．人狼ゲームにおいても，機械学習を利用することで性能が上がることが先行研究によって示されている．その1つに15人人狼に機械学習技術の1つであるニューラルネットワークを用いて性能向上を図ったものがある．しかし，その研究では学習前からどれだけ性能が向上されているか示されていなかった．そこで本研究では，ニューラルネットワークを用いて，15人人狼のルールにおいて人狼知能の性能が学習前と比較してどれだけ向上するかを確かめた．エージェントの学習には過去の人狼知能大会のログデータを使用し，対戦には過去の人狼知能大会に登録していたエージェントを使用した．性能の差異を確かめるために，ランダムで投票するエージェントとニューラルネットワークを用いたエージェントでそれぞれ人狼への投票率を比較した．その結果，ニューラルネットワークを用いたエージェントの方が，ランダムで投票したエージェントよりも人狼への投票率が有意に高くなることがわかった．