芸術科学会論文誌 投稿用カバーシート

■ 論文種類（以下のうちから一つ選択）
  ・原著論文 フルペーパー    

■ 論文分野（1)～3)のうちから一つ選択）
  2) 科学系分野

■ カテゴリ（1個以上選択）
  a-3) CG技術(アニメーション)
  b-3) エージェントシステム
  c-3) アニメーションコンテンツ

■ 該当特集（以下のうちから一つ選択）
  ・特集名「NICOGRAPH2020発表論文特集」

■ 論文題名(和文、英文)
長期的目標達成を考慮したユーティリティベースゲームAIに関する研究
A Study on Utility Based Game AI Considering Long-Term Goal Achievement


■ 著者名(和文、英文)
1) 古川真帆（学生会員）

2) 阿部雅樹（正会員）

3) 渡辺大地 (正会員)

1) Maho Furukawa

2) Masaki Abe

3) Taichi Watanabe

■ 著者所属(和文、英文)
1)東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科
Graduate School of Bionics, Computer and Media Science, Tokyo University of Technology

2,3)東京工科大学メディア学部
School of Media Science, Tokyo University of Technology

■ 著者e-mail
1)g3119032f9@edu.teu.ac.jp

2)abemsk@edu.teu.ac.jp

3)earth@gamescience.jp

■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail
氏名: 渡辺大地
住所: 〒192-0982 東京都八王子市片倉町1404-1 東京工科大学メディア学部渡辺研究室
所属: 東京工科大学メディア学部
電話: 042-637-2706
Fax: 042-637-2790
e-mail: earth@gamescience.jp

■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度)

ゲームAIにおけるユーティリティベースAIの中には，
目的地への到達などの最終的な目標達成を保証する評価基準を持つゴールベース指標と，
局所的な評価のみにより行動を決定し，最終的な目標達成を保証しない非ゴールベース指標がある．
ゴールベースと非ゴールベースを足し合わせて両方の考慮を行った場合，
ゴールベースの特性が失われて目的達成の保証ができなくなるという問題がある．
本研究は，ゴールベースと非ゴールベースを両方同時に利用しても，
最終的な目標をできるだけ迅速に達成する行動の実現を目的とする．
本研究では，離散ラプラシアンを用いた盛り土関数を使って
局所的極値解を回避し，最終的な目標達成を保証する手法を提案する．
例として，ゴールベースを目的地到着，非ゴールベースを追跡エージェントからの回避行動とし，
追跡エージェントを回避しつつ目的地到達を迅速に行うというAIを盛り土関数を用いて実現した．
また，盛り土関数の調整係数はAIの体力や停滞度の数値を使用し
ファジー推論を用いて動的に変更するようにした．

Among utility-based AI in game AI, there are two types of indicators:
goal-based indicators, which have evaluation criteria that guarantee
the achievement of the final goal, such as reaching the destination,
and non-goal-based indicators,
which determine actions based only on local evaluations and
do not guarantee the achievement of the final goal.
When goal-based and non-goal-based indices are added together and both are taken into account,
the problem arises that the goal-based property
is lost and the guarantee of goal achievement is lost.
The purpose of this research is to realize a behavior that
achieves the final goal as quickly as possible,
even if both goal-based and non-goal-based are used simultaneously.
We propose a method that uses a fill function with a Discrete-Laplacian
to maintain the law of transition and guarantee the achievement of the final goal.
As an example, we assume that the goal base is the arrival at the destination and the
non-goal base is the avoidance of the tracking agents,
and the AI that avoids the tracking agents and reaches the destination
quickly is realized using the fill function.
The adjustment coefficients of the fill function were changed dynamically
using fuzzy reasoning based on the numerical values of the AI's fitness and stagnation.

■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度)

ゲームAI、ユーティリティベースAI、ゴールベースAI、評価関数、ラプラシアン、ファジー推論