人狼における強化学習を用いたエージェントの設計

抄録

近年，チェスや将棋等の完全情報ゲームでは人工知能が人間のプロを相手に勝利するようになった．一方で不完全情報ゲームについての研究は少ない．そこでコミュニケーションゲーム“人狼”における人工知能の設計を試みる． 本研究では人狼における発言内容や能力者の行動等の戦略をQ学習により学習させる．また，異なる学習結果を持つ複数のエージェントを混合してQ学習を行い，より高度な戦略を取るエージェントを設計する．