グラフ埋め込みを用いたCounter-Strike: Global Offensiveにおけるラウンドの状態の予測に関する研究

抄録

本研究では，Counter-Strike: Global Offensive におけるラウンドの状態遷移系列から，将来のラウンドの状態を予測する手法を提案する．各フレームのゲーム状況をプレイヤー，爆弾，チーム全体の情報からなるグラフとして表現し，グラフオートエンコーダにより得られた埋め込みベクトルをクラスタリングすることで，ラウンドの状態を定義する．さらに，得られた状態遷移系列と予測ホライゾンを Causal Transformer に入力することで，将来のラウンドの状態を予測する．評価実験の結果，top-1，top-3，および top-5 正解率は，それぞれ 0.236，0.469，および 0.593 であった．また，予測対象時点が観測時点に近いほど高い予測性能を示し，観測する状態遷移系列が長くなるにつれて予測性能が概ね向上した．さらに，特徴量のアブレーション実験により，いくつかの特徴量は除外した際に，予測性能が相対的に大きく低下することが確認された．