サッカーゲーム戦略を題材とした，人工知能の学習
サッカービデオゲームを題材として，人工知能を賢くする研究をしています。
実際のゲーム中のみ学習を行って人工知能を賢くします。
第 1 段階として，人間が考えたアルゴリズムとクラシファイアーシステム（機械学習の一手法）
のハイブリッド型構成の有効性を評価しました。バケツリレー学習法（クラシファイアーシステ
ムの代表的な学習方法）には学習時間がかかるという問題点がある為，試合中に生じるイベント
の頻度に着目して学習空間を限定するという手法（アイデア）により，この問題を解決しました。
現在（2005 年度）は，フォワード，バックスなどのポジションによって学習の際の重み付けを
変更することで，より強力な戦略の獲得ができるかどうか，あるいは，フォワード，バックスな
どの間で協調学習（共進化）が生じるかどうかを調査する研究を卒論のテーマの一つとしてとり
あげています。