| Item type |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2015-08-17 |
| タイトル |
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タイトル |
マルコフ決定過程のロールプレイングゲームへの適用 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
マルコフ決定過程 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ロールプレイングゲーム |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
統計的決定理論 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Markov decision processes |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
role-playing game |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
statistical decision theory |
| 資源タイプ |
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資源 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 著者 |
前田, 康成
後藤, 文太朗
升井, 洋志
桝井, 文人
鈴木, 正清
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
従来からマルコフ決定過程（MDP）を用いたロールプレイングゲーム（RPG）のモデル化が行われている．従来研究ではRPGが部分的にモデル化されている．本研究では，MDPを用いてより一般的なRPGのモデル化を行う．最初にMDPの真のパラメータ既知の場合に相当するRPGについて，報酬の期待値を最大にするアルゴリズムを提案する．次にMDPの真のパラメータ未知の場合に相当するRPGについて，ベイズ基準のもとで報酬を最大にするアルゴリズムを提案する．次にMDPの真のパラメータ未知の場合に相当するRPGについて，学習データを用いて報酬を近似的に最大にするアルゴリズムを提案する．In previous research a part of role-playing game (RPG) is represented with Markov decision processes (MDP). In this research we represent a more general PRG with MDP. We maximize an expected total reward under the condition that the true parameter of MDP is known in the first proposition. We maximize an expected total reward with respect to a Bayes criterion under the condition that the true parameter of MDP is unknown in the second proposition. We approximately maximize an expected total reward using learning data under the condition that the true parameter of MDP is unknown in the third proposition. |
| 書誌情報 |
ja : 情報処理学会論文誌
巻 53,
号 6,
p. 1608-1616,
発行日 2012-06
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| 出版者 |
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出版者 |
一般社団法人 情報処理学会 |
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言語 |
ja |
| 著者版フラグ |
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言語 |
en |
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値 |
publisher |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
No197.pdf (599.8 kB)
