JP6103683B2 - ロールプレイングゲームの攻略法算出装置、算出方法、算出プログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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(1)プレイヤーが遊ぶ際にどのようにプレイするかを把握するためには、多くの被験者に遊んでもらいプレイヤーの体験データを取得することが行われる。しかしながら、これは、多くの被験者を雇う必要があるため、コストが大幅に高くなるのみならず、データを得るのに多大な時間を要する。
(2)日々販売されるRPGは多数あるが、その中でヒットするRPGは非常に少数である。そのようにヒットしたRPGには、人間が楽しいと感じる要素が多数含まれていると考えられるが、どのような要素が楽しいと感じる要素であるのか工学的には未だ把握されていない。
(3)最近は、プレイヤーの補佐を行うキャラクタ(お仲間キャラクタ)をコンピュータが操作するRPGも多いが、このようなお仲間キャラクタの賢い行動(コマンド)選択の仕方をプログラミングすることはかなり難しい。
(A)開発者のみが知っている情報を既知と仮定したもとでの攻略法の算出を行い、
(B)開発者のみが知っている情報を未知と仮定した(一般のプレイヤーと同様の立場を仮定した)もとでの攻略法の算出を行っている。
ただし、xt,1はt期におけるプレイヤーのHP、xt,2はt期におけるプレイヤーのマップ上での位置、xt,3はt期における敵の種類、xt,4はt期における敵のHPをそれぞれ示し、マップモードの場合には敵は存在せず、xt,3-=xt,4=0とする。
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,mv(xt,2,yt),ei,M(ei)) (3)
に遷移する。ただし、ゲームのスタート位置であるsm1が、移動先mv(xt,2,yt)の場合には敵は出現しない(p(ei|F(mv(xt,2,yt)),θ*)=0)とする。また、確率1−Σei∈Ep(ei|F(mv(xt,2,yt)),θ*)で敵が出現せずにマップモードの状態xt+1に遷移する。このときの状態xt+1は、移動先mv(xt,2,yt)がsm1の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(Mhp,sm1,xt,3,xt,4) (4)
移動先mv(xt,2,yt)がsm1以外の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,mv(xt,2,yt),xt,3,xt,4) (5)
である。式(4)の場合は、プレイヤーがスタート位置sm1に戻り、HPを最大値Mhpまで回復した状態である。
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,xt,2,xt,3,xt,4) (6)
に遷移する。確率(1−p(C(xt,3)|a5,xt,3,θ*))p(B(xt,3)|xt,3,θ*)でプレイヤーは攻撃に失敗し、敵は攻撃に成功し、状態xt+1へ遷移する。
このときの状態xt+1は、xt,1>B(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1−B(xt,3),xt,2,xt,3,xt,4) (7)
で、xt,1≦B(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(Mhp,sm1,0,0) (8)
である。式(8)の場合には、プレイヤーが敵に倒されて、ゲームのスタート位置sm1からの再開である。確率p(C(xt,3)|a5,xt,3,θ*)(1−p(B(xt,3)|xt,3,θ*))でプレイヤーは攻撃に成功し、敵は攻撃に失敗し、状態xt+1へ遷移する。このときの状態xt+1は、xt,4>C(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,xt,2,xt,3,xt,4−C(xt,3)) (9)
で、xt,4≦C(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,xt,2,0,0) (10)
である。式(10)の場合には、敵xt,3を倒すことに成功しているので、この状態遷移に伴い、利得r(xt,a5,xt+1)=G(xt,3)を得る。確率p(C(xt,3)|a5,xt,3,θ*)p(B(xt,3)|xt,3,θ*)でプレイヤーと敵の両方が攻撃に成功し、状態xt+1へ遷移する。このときの状態xt+1は、xt,4≦C(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,xt,2,0,0) (11)
で、xt,4>C(xt,3)かつxt,1>B(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1−B(xt,3),xt,2,xt,3,xt,4−C(xt,3)) (12)
で、xt,4>C(xt,3)かつxt,1≦B(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(Mhp,sm1,0,0) (13)
である。式(11)の場合には、敵xt,3を倒すことに成功しているので、この状態遷移に伴い、利得r(xt,a5,xt+1)=G(xt,3)を得る。式(13)の場合はプレイヤーが敵に倒されて、ゲームのスタート位置sm1からの再開である。
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,xt,2,0,0) (14)
に遷移する。確率1−p(map|a6,θ*)(1−p(B(xt,3)|xt,3,θ*))でプレイヤーが逃げることに失敗し、敵が攻撃に失敗し、状態xt+1、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1,xt,2,xt,3,xt,4) (15)
に遷移する。確率(1−p(map|a6,θ*))p(B(xt,3)|xt,3,θ*)でプレイヤーが逃げることに失敗し、敵が攻撃に成功し、状態xt+1へ遷移する。このときの状態xt+1は、xt,1>B(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(xt,1−B(xt,3),xt,2,xt,3,xt,4)(16)
で、xt,1≦B(xt,3)の場合には、
xt+1=(xt+1,1,xt+1,2,xt+1,3,xt+1,4)
=(Mhp,sm1,0,0) (17)
である。式(17)の場合には、プレイヤーが敵に倒されて、ゲームのスタート位置sm1からの再開である。
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 HDD
15 サウンド処理部
16 画像処理部
17 BR/DVD駆動装置
18 入出力インタフェース
19 通信インタフェース
20 スピーカ
21 表示ディスプレイ
22 BR/DVD/CD
23 コントローラ
24 キーボード
25 マウス
30 最適政策算出部
30a DPグラフ作成器
30b DP実施器
31 行動決定部
31a 行動決定器
31b 遷移確率テーブル
31c 利得テーブル
Claims (4)
- ロールプレイングゲームのプレイヤーのゲーム開始時点における初期状態と制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられた際に、該制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間中に得られる総報酬に相当する期待総利得を最大にする政策を出力する最適政策算出部と、
前記プレイヤーの状態及び時点と確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられると当該時点の当該状態においてマルコフ決定過程問題のそれ以降の期待総利得を最大にする最適行動及び期待総利得の最大値を出力する行動決定部とを備えており、
前記プレイヤーの初期状態及び制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとに対して制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間における期待総利得を最大にすることが保証された最適政策を出力することを特徴とするロールプレイングゲームの攻略法算出装置。 - ロールプレイングゲームのプレイヤーのゲーム開始時点における初期状態と制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられた際に、該制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間中に得られる総報酬に相当する期待総利得を最大にする政策を出力する最適政策算出工程と、
前記プレイヤーの状態及び時点と確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられると当該時点の当該状態においてマルコフ決定過程問題のそれ以降の期待総利得を最大にする最適行動及び期待総利得の最大値を出力する行動決定工程とを備えており、
前記プレイヤーの初期状態及び制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとに対して制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間における期待総利得を最大にすることが保証された最適政策を出力することを特徴とするロールプレイングゲームの攻略法算出方法。 - ロールプレイングゲームのプレイヤーのゲーム開始時点における初期状態と制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられた際に、該制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間中に得られる総報酬に相当する期待総利得を最大にする政策を出力する最適政策算出手順と、
前記プレイヤーの状態及び時点と確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられると当該時点の当該状態においてマルコフ決定過程問題のそれ以降の期待総利得を最大にする最適行動及び期待総利得の最大値を出力する行動決定手順とをコンピュータで実行させ、
前記プレイヤーの初期状態及び制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとに対して制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間における期待総利得を最大にすることが保証された最適政策を出力することを特徴とするロールプレイングゲームの攻略法算出プログラム。 - ロールプレイングゲームのプレイヤーのゲーム開始時点における初期状態と制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられた際に、該制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間中に得られる総報酬に相当する期待総利得を最大にする政策を出力する最適政策算出手順と、
前記プレイヤーの状態及び時点と確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとが与えられると当該時点の当該状態においてマルコフ決定過程問題のそれ以降の期待総利得を最大にする最適行動及び期待総利得の最大値を出力する行動決定手順とをコンピュータで実行させる攻略法算出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、
前記プレイヤーの初期状態及び制御期間の長さと確率分布を支配する真のパラメータθ * 又は近似のための学習データLとに対して制御期間におけるマルコフ決定過程問題を動的計画法で求めて該制御期間における期待総利得を最大にすることが保証された最適政策を出力することを特徴とするロールプレイングゲームの攻略法算出プログラムを記録した記録媒体。
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