ベイズ理論を用いたビヘイビアツリーの 中間ノードの評価に関する研究

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • Evaluation of Intermediate Nodes in Behavior Trees using Bayesian Theory

説明

近年のデジタルゲームではキャラクターの制御が複雑となってきており，キャラクターAI での行動決定方法としてビヘイビアツリーが多く採用されるようになってきている．しかし，ビヘイビアツリーを用いて多くのキャラクターAI を制作し上手く挙動を調節することは容易ではなく，現在のキャラクターAI 調整では AI を動かした結果を元にさらに再調整を行うといった多くの労力を必要とする作業である．また，複雑化した近年のキャラクターAI では調節を行う際に調整の必要な部分を見つけることが難しく，特にビヘイビアツリーAI では顕著である．本論文ではビヘイビアツリーAI で調節が必要な部分をベイズ推定を用いて確率的に見つけ出す手法について提案する．本手法では行動決定に用いられるビヘイビアツリーの中間にあるノードをベイズ推定を使用し評価を行った．

In recent digital games, behavior tree is often used as a method for determining the action of character AI because of character control has become complicated. However, it is not easy to create many characters AI using behavior tree and adjust its behavior well. Character AI adjustment requires a lot of effort such as performing further readjustment based on the result of execution of AI. In addition, adjustment of complicated character AI, especially AI using behavior tree, is difficult to find the necessary part. In this paper, we propose a probabilistic detection method using Bayesian estimation to find the part that needs to be adjusted in the behavior tree AI. In this method, we evaluated the nodes in the middle of the behavior tree using Bayesian estimation.

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