ゲームプログラミングワークショップ
プログラム
開会時間を当初誤って掲載しておりました。申し訳ありません。（2019/10/24修正）
今年は2日目（2019年11月9日(土)）午後に招待講演2件を行います。大勢のご参加をお待ちしております。
- 招待講演1：今井達也様（HEROZ株式会社）「商業ゲームにおけるゲームAIの活用」
- 招待講演2：片渕博哉様（株式会社トリプルアイズ）「囲碁AI研究開発から得た AI画像認識プラットフォーム「AIZE」への布石」
毎年恒例のナイトイベントも複数の競技会が予定されています（こちらに情報をまとめています）
口頭発表の発表時間と質疑時間は
- ロング (L)
- 25分発表-5分質疑
- ショート (S)
- 15分発表-5分質疑
です。
11月8日(金)
13:20 - 13:30 開会挨拶
13:30 - 14:30 セッション1 将棋
- 1-1(L) 進化計算法を用いた詰将棋の自動生成 (宗藤大貴, 長尾智晴)
- 1-2(L) コンピュータ将棋におけるPonderを前提とした指し手予測 (芝世弐)
14:50 - 16:00 セッション2 不完全情報ゲーム(1)
- 2-1(S) 難しい詰めガイスター問題の生成法 (石井岳史, 川上直人, 橋本剛, 池田心)
- 2-2(L) Utilizing History Information in Acquiring Strategies for Board Game Geister by Deep Counterfactual Regret Minimization (Chen Chen, Tomoyuki Kaneko)
- 2-3(S) An Extension of Counterfactual Regret Minimization for Multiplayer Card Games (Yu Cao, Tomoyuki Kaneko)
16:20 - 17:30 セッション3 ゲームの解析
- 3-1(L) 要素数4のFES集合に対するAll-but Nim (末續鴻輝, 安福智明)
- 3-2(S) 2日目までに生まれたすべてのゲームの構成 (安福智明, 末續鴻輝)
- 3-3(S) Performance of Counterfactual Regret Minimization with Self-Confirming Equilibrium (Cheng Yi, Tomoyuki Kaneko)
19:00 - ナイトイベント GPW杯 一日目（→詳細ページ）
11月9日(土)
9:00 - 10:00 セッション4 囲碁
- 4-1(S) Gradient Learning for the game Go (Shi Jim Yen, Yi-Ling Chen, Hsin-I Lin)
- 4-2(S) 囲碁初心者の動機づけを目的とした着手を褒めるシステムの提案 (若林広志, 伊藤毅志)
- 4-3(S) プレイアウト数増加に伴うモンテカルロ木探索の振舞い (竹内聖悟)
10:20 - 11:40 セッション5 強化学習
- 5-1(L) ポリシーネットワークとバリューネットワークを併用した強化学習アルゴリズムのターン制戦略ゲームへの適用 (木村富宏)
- 5-2(S) Improving Action Branching for Deep Reinforcement Learning with A Multi-dimensional Hybrid Action Space (Laige Peng, Yoshimasa Tsuruoka)
- 5-3(L) どうぶつしょうぎを用いたAlphaZeroの手法の調査 (中屋敷太一, 金子知適)
13:00 - 15:05 招待講演
- 13:00 - 13:55 招待講演1：今井達也様（HEROZ株式会社）「商業ゲームにおけるゲームAIの活用」
- 14:10 - 15:05 招待講演2：片渕博哉様（株式会社トリプルアイズ）「囲碁AI研究開発から得た AI画像認識プラットフォーム「AIZE」への布石」
15:40 - 16:10 ポスターセッションフラッシュトーク
16:10 - 17:40 ポスターセッション
- P-1 サッカーエージェントによる敵の行動モデルの模倣学習 (山岸拓海, 五十嵐治一)
- P-2 世界コンピュータ将棋選手権の歴史（５） (瀧澤武信)
- P-3 格闘ゲーム初心者向け感想戦支援システムの提案 (天川拓海, 荒川達也)
- P-4 囲碁盤面の状況の可視化による囲碁盤面の理解に対する学習支援の提案 (戸田和貴, 伊藤恵)
- P-5 トレーディングカードゲームにおける遺伝的アルゴリズムを用いた個性あるエージェントの作成とニューラルネットワークによる模倣 (山田豊大, 阿原一志)
- P-6 Long Short Term Memory による複数人の人狼推定 (源智也, 松原仁)
- P-7 深層強化学習を用いたガイスターAIの構築 (木村勇太, 伊藤毅志)
- P-8 モデル間の予測誤差を利用した効率的な強化学習手法 (橋本大世, 鶴岡慶雅)
- P-9 グループ化を用いたモンテカルロ木探索の性能の分析 (坪倉弘治, 西野順二)
- P-10 An Attempt to Improve Generalization Performance in Reinforcement Learning with Deterministic World Models and WGANs (Tianshuai Yu, Yoshimasa Tsuruoka)
- P-11 ゲームプレイ特徴のクラスタリングによるローグライクゲームの動的難易度調整 (阿保達也, 松原仁)
- P-12 処刑確率と襲撃確率を用いた人狼ゲームの数理モデル (宮田洋輝, 荒川達也)
- P-13 麻雀のポリシー関数に適したネットワークモデルの構築と評価 (清水大志, 田中哲朗)
- P-14 グリッド世界を用いた階層型強化学習の評価 (高岡峻, 田中哲朗)
- P-15 落ちものパズルゲーム共通ルール記述言語の提案 (栗原一浩, 阿部雅樹, 渡辺大地)
- P-16 Counterfactual Regret Minimisation for playing the multiplayer bluffing dice game Dudo (Quentin Gendre, Tomoyuki Kaneko)
- P-17 Training Agents with Long-range Information in Deep Reinforcement Learning (Hanhua Zhu, Tomoyuki Kaneko)
- P-18 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 (義澤勇輝, 阿部雅樹, 渡辺大地)
- P-19 Back Prediction in the Game of Go (Tang Jiachen, Tomoyuki Kaneko)
- P-20 Improving Mahjong Agent by Predicting Types of Yaku (Long Honghai, Tomoyuki Kaneko)
- P-21 麻雀の打牌選択学習におけるDensely Multi Layer Perceptronの有効性と局面から獲得可能な特徴量の有効性 (藤田竜貴, 松崎公紀)
- P-22 健康促進のためのプレイヤー適応型モーションゲーミングAI (許俊傑, 問馬樹, 方舟, パリヤワン プージャナー, 原田智広, ターウォンマット ラック)
18:00 - 懇親会
20:00 - ナイトイベント GPW杯 二日目（→詳細ページ）
11月10日(日)
9:10 - 9:50 セッション6 その他ゲーム
- 6-1(S) 横スクロールアクションゲームにおける多様なスピードランルートの自動提案 (原口海, 池田心)
- 6-2(S) Towards Finding a Solution for Collectible Card Games with Counterfactual Regret Minimization (Haoyu Zhang, Yoshimasa Tsuruoka)
10:10 - 11:20 セッション7 不完全情報ゲーム(2)
- 7-1(S) スタークラフト II のミニゲームにおけるマルチタスク強化学習 (徐凡超, 金子知適)
- 7-2(S) Enhancing Sample Efficiency of Deep Reinforcement Learning to Master the Mini-games of StarCraft II (ZheJie Hu, Tomoyuki Kaneko)
- 7-3(L) 不完全情報二人単貧民分析のためのオラクルモデル (木谷裕紀, 大渡勝己, 小野廣隆)
11:25 - GPW杯大会表彰
11:40 - GPW賞選考結果発表