前回提案した、3vs3対応の特徴量を用いて行動選択の強化学習を行っていきます。 パーティ 実験に用いる、3体からなるパーティはランダムに1000個生成しました。各ポケモンの種族・覚える技については過去記事に準拠しています。持ち物なしです。 select766.h…

前回まで、汎用行動選択モデルは1vs1バトルの環境で学習をしていました。今回から3vs3バトルに拡張していきます。 select766.hatenablog.com 9月から着手していたのですが、2020年12月時点では、動作しなくはないが定性的にいまひとつの結果という状況です。…

技術書典10は2020年12月26日から2021年1月6日まで開催される技術系同人誌の頒布イベントです。新型コロナウイルスの影響によりオンライン開催ですので、お祭り感のある通販のようなものとお考え下さい。 同時に、エアコミケ2にも出展します。こちらはWebカタ…

前回に続き、ゲーム木探索の下準備をします。 従来行っていたような、ランダムに生成したパーティ1000個を戦わせるような実験が計算コスト上できない見通しです。ランダムなパーティ同士の対戦だと、ポケモンや技自体の強さが大きく離れている場合が多く、パ…

今回は、ゲーム木探索の下準備をします。実務上の泥臭い話で、AI的な話は出てこないので適当に読み飛ばしてください。 現在ゲーム木探索のもっとも単純な手法として、原始モンテカルロ法（次回以降に説明）の実装を進めています。処理が非常に重いため実験コ…

今まで私が開発してきたポケモンバトルAIは、モデルフリー強化学習に基づいてバトル中の行動を選択するものでした。 先日まで1vs1バトルでうまくいった強化学習手法を3vs3に拡張する実験をしていたのですが、学習結果がいまいちという問題に苦労しており（忘…