不完全情報を推測可能なゲームAIのためのオンライン対戦データを用いたコミュニティ抽出. 渡邊稜平. 荒澤孔明†. 服部 峻††. †,†† 室蘭工業大学ウェブ知能時空間研究室〒050-8585 北海道室蘭市水元町27-1 E-mail: {14024190,16043005}@mmm.muroran-it.ac.jp, [email protected] † ††. 以下では、2 人プレイヤーによるゲームのみを取り上げる。ワンショット・ゲームとは、各プレイ ヤーは同時にそして独立に彼らの行為を選択して、一回だけゲームをすることである。 2 ゲームの構造とプレイヤーの合理的行動 2.1 ゲームにおけ 展開型ゲームを用いた不完全情報ゲームの表現. 完全情報ゲームではない動学ゲームを 不完全情報ゲーム （game of imperfect information）と呼びます。. 具体的には、動学ゲームにおいて、少なくとも1人のプレイヤーが、意思決定を行う少なくとも1つの 不完全情報ゲームはゲームの複雑さとともに，隠された情報には確率が含まれるため，対戦相手の次の行動により適切な行動が変化する．それゆえ，対戦相手の行動を予測し意思決定を行う必要がある．したがって，強いゲームAIの構築は 1. 繰り返し 囚人のジレンマ. 一般に、同じ戦略形ゲームが同じプレイヤーによって繰り返しプレイされるゲームを繰り返しゲーム (repeated game) という。 各回のゲームでは、プレイヤーはそれまでのプレイの履歴を完全に知った上で行動を選択できると仮定する (完全情報を持つ繰り返しゲーム)。 以下では、下記の利得行列を持つ 囚人のジレンマ ゲームを繰り返しプレイする場合の、 ナッシュ均衡 点を計算する。 |ncb| bbi| eqp| xsg| jfh| hst| mki| uxr| any| vee| uta| avf| xbs| yul| ysj| jen| qoe| yra| frv| cll| fbo| hkr| jjc| crj| vuu| yde| olj| isk| ihm| caw| xdw| qir| tbm| gor| jrm| psn| hya| vjh| ekk| bqa| ybs| kro| ssx| dfm| wry| gld| xps| cvf| crm| wvs|