[4Xin2-28] 決定木代理モデルを用いた人狼知能大会参加エージェントの投票戦術分析
キーワード：人狼知能エージェント、代理モデル、決定木
人狼ゲームでは，相手の嘘を見破る・相手をだます・相手を信頼する・相手を説得するなどの行為が重要であるが，現在の人狼知能エージェントには未だ相手を説得する機能は実装されていない．今後人狼知能が説得能力を備えるためには，他者の思考モデルを推測し，それに合わせて他者を説得する機能が必要となる．近年の人狼知能国際大会では，参加エージェントが機械学習によって試合中の行動を決定する傾向にあるが，この場合，他者はおろか行動主体ですら行動の理由すなわち思考過程を説明することができないため，説得機能の実装は困難である．そこで本研究では，すべての生存エージェントが行う追放投票に着目し，ゲーム結果への影響が大きい役職である人狼と占い師の投票アルゴリズムを決定木で説明することを試みる．まず，第5回人狼知能国際大会決勝のシミュレーションを行い，推定対象エージェントから見た他者に関する説明変数をゲームログから抽出した．次に，推定対象の役職が人狼あるいは占い師のときの投票先決定ルールを決定木により推定し，機械学習エージェントのように戦術が陽にプログラミングされていない場合でも戦術を説明できることを示した．
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