ボードゲーム強化学習エージェントでの戦術分析に向けた可視化手法のテスト実装
作品紹介
ボードゲームプレイヤーは、強化学習エージェントから戦術を学ぶことが増えています。しかし、ボードゲームのエージェントには強い行動を選択するものが多く、ボードゲームプレイヤーの好む戦術に沿った提案をしていないです。そのため、攻撃型や、守備型のような、好みの戦術を提案できるシステムが必要となります。本研究では、報酬値を変更することで戦術を選択し、エージェントの行動を探索できる可視化システムを提案します。このシステムを使用することで、ユーザの好む戦術をエージェントから学ぶことができます。
使用技術
Python, Plotly, Dash, Gymnasium
