講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-25 16:25
コントラクトブリッジにおけるエージェント間コミュニケーション戦略の強化学習 ○山口陽太郎・小山田創哲・中江 健・石井 信(京大) NLP2019-111 |
抄録 |
(和) |
コントラクトブリッジ(ブリッジ)は4人のプレイヤが2人ずつ2つのチームに分かれて行う不完全情報のカードゲームであり,仲間同士が協力しながら戦う必要がある.
ブリッジはビディングとプレイングの2つのパートから構成され,その中でもビディングでは仲間同士で自分のカードの情報を限られたコミュニケーションにより伝えることで適切なコントラクトとする必要があり,機械学習における難しいタスクの1つである.
本研究では,コントラクトブリッジのビディングシステムを深層強化学習を用いて構築した.
構築したビディングシステムは,フリーランの状況でゲームビッドができることが確認された. |
(英) |
Contract bridge (bridge) is a card game in which four players are divided into two teams and cooperate with a partner to play under imperfect information.
There are a bidding phase and a playing phase in the bridge.
In the bidding phase, it is difficult to find the optimal solution because it requires cooperative decision makings under partial observations.
In this study, we construct a bidding system of contract bridge with deep reinforcement learning.
We observed our bidding system is able to take game bids in free-run situations. |
キーワード |
(和) |
コントラクトブリッジ / 強化学習 / 深層学習 / ゲームAI / 不完全情報ゲーム / / / |
(英) |
contract bridge / reinforcement learning / deep learning / game AI / imperfect information game / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 381, NLP2019-111, pp. 131-134, 2020年1月. |
資料番号 |
NLP2019-111 |
発行日 |
2020-01-16 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2019-111 |