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![設定ファイルを書き換える
自分のエージェントを起動するよう設定する！
• AIWolf-ver0.4.X内にある
AutoStarter.iniをテキスト
エディタで開く
• Sample1とSample2の行末
のWEREWOLFとSEERを削
除
• Sample5から始まる行の
頭に#を挿入
• 末尾に以下の行を追加
サンプル４体と
自分のエージェント１体で
ゲームを行う設定
lib=./
log=./log/
port=10000
game=10
view=true
setting=./SampleSetting.cfg
#agent=5
Sample1,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer
Sample2,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer
Sample3,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer
Sample4,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer
#Sample5,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer
Demo,org.aiwolf.demo.DemoRoleAssignPlayer
[エージェント名（下の例ではDemo）],[パッケージ名].[クラス名]](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-34-320.jpg)
![他のプレイヤの話を聞くには！？
• 会話のリストはGameInfo内にある．
– GameInfo.getTalkList()でList<Talk>型として取得
• Talkクラスのメソッド
– getAgent()： 発話したAgentのIDを取得
– getText()： 発話内容（String）を取得
• 取得される文字列は人狼知能プロトコルに準拠
– 例：“DIVINED Agent[04] HUMAN” (Agent[04]を占った結果は白)
– getDay()： 発話日（int）を取得
– getIdx()： その日の何番目の発話か（int）を取得
– getTurn()： その日の何番目のターンの発話か
（int）を取得](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-70-320.jpg)
![発言の内容を処理するためには
Talk.getText()で得られる文字列は以下のような感じ
例：“DIVINED Agent[04] HUMAN”
このままでは，処理が簡単ではないので，Contentクラスを用い
て処理(parse)をする
//Contentクラスのコンストラクタの引数に発話内容の文字列(String)を
入れるとparseする
Talk talk = currentGameInfo.getTalkList().get(i);
Content content = new Content(talk.getText());](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-71-320.jpg)
![Contentクラスの使い方
戻り値 メソッド名 説明
String getText() 発話内容をそのまま返す
Operator getOperator() 発話内容の演算子を返す．発話が単文の場合はnull
Agent getSubject() 発話内容の主語を返す
Topic getTopic() 発話内容のトピックを返す（COMINGOUTやDIVINED等）
Agent getTarget() 発話内容の目的語となるプレイヤーを返す（例えば”DIVINED Agent[01]
HUMAN” → Agent[01]）
Role getRole() 発話の目的語となる役職を返す（例えば”COMINGOUT Agent[02] SEER”
→ SEER）
Species getResult() 占い(霊媒)の結果を返す（例えば”IDENTIFIED Agent[03] WEREWOLF”
→ WEREWOLF）
TalkType getTalkType() TopicがAGREE/DISAGREEの時，対象発話のタイプ（TALK/WHISPER）を返す
int getTalkDay() TopicがAGREE/DISAGREEの時，対象発話の発話日を返す
int getTalkID() TopicがAGREE/DISAGREEの時，対象発話の発話IDを返す
List<Content> getContentList() 発話内容が複文・重文の場合，節のリストを返す](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-75-320.jpg)
![エージェントのＱ学習(2/2)
• ある時刻ｔでの環境と行動の組み合わせ (s, a) に
対して、次の時刻 t + 1 の環境 st+1 をもとに報酬
r を決定して、 (s, a) に対して報酬rを与える。
– Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ max Q(st+1,p)- Q(s,a)] α 学習係
数
– π(s,a): ランダム, ε-グリーディ, ルーレット、soft max,
等
• そのため、環境をすべて観測できるか、できない
かによって、学習した尤度への信頼性がことなる
– MDP: マルコフ行動決定過程
– POMDP: 部分観測マルコフ行動決定過程](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-122-320.jpg)
![ジェネリクス型
• AiWolfCommon/src/org/aiwolf/common/util/ 以下などで使用
– Counter.java
– Sorter.java
– BidiMap.java
• Java の配列データは、基本的に任意の型を格納できる。
– でも、実際に一つの配列にいろんな方を入れることはない
– データを取り出すときに、キャストするのが煩わしい
– 特定のデータ型(クラス)を格納する宣言をしてしまいたい
• ジェネリクスを用いた実装
public class ArrayList<E> extends AbstractLink<E> … {
…
public <T> T[] toArray(T[] a) { … }
….
}](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-128-320.jpg)
![イテレータ・拡張for文
List<Objet> list;
• 通常: データに要素番号でアクセスできないと難しい
for(int i = 0; i < MAX; i++) {
Object obj = list[i]; // list.get(i);
System.out.println(obj);
}
• イテレータ: データ構造から直接取得するので高速
for(Iterator<Object> it = list.iterator(); it.hasNext(); ){
Object obj = it.next();
System.out.println();
}
• 拡張for文(for-each文): イテレータを活用して実装してある
For(Object obj: list) {
System.out.println(obj);
}](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-130-320.jpg)
![命名・コーディング規則の重要性
以下のソースコードを目にした時の感想は？
----------------------------------------------------------------------
public class FileCopy(){
private String f1;
private String f2;
public void main( String[] args ) throws Exception{
FileCopy a = new FileCopy();
a.f1 = new File( args[0] );
a.f2 = new File( args[1] );
a.run( 1024 );}
private void run( int i ) throws Exception{
FileInputStream s1 = new FileInputStream( f1 );
FileOutputStream s2 = new FileOutputStream( f2 );
byte[] b = new byte[i];
Int j;
while( (j=s1.read(b))>0) s2.write( b,0,j);
s1.close();
s2.close();
}}](https://image.slidesharecdn.com/20170624a-170617075928/85/20170624-133-320.jpg)
![[CEDEC2017] LINEゲームのセキュリティ診断手法](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cedec2017game1web-170831030226-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[初音ミク] Kinesis でフリーザを撃て！](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/jawsdayslt20140315up-140315190450-phpapp02-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
人狼知能セミナー資料案20170624
- 1.
- 2. 目次 • 開発のセットアップ • 自作プレイヤーを用いた人狼の実行方法 –プロジェクトの作成 – ビルド・パスの構成 – Javadocを参照 – 自作プレイヤーでゲーム実行 • 実際にPlayerを実装 – 占い師を実装
- 3. セットアップ 人狼知能エージェントを開発するための環境を整える (事前準備) • Eclipse をダウンロードする •Java SDK をダウンロードする
- 4. 人狼知能開発プラットフォームの ダウンロード 1. 人狼知能プロジェクト のHPへアクセスする 2. 開発関連をクリック 3.人狼知能プラットフォー ムをクリック 4. aiwolf-ver0.4.Xと （JavaDocのDL)をクリッ クし，ダウンロード 5. aiwolf-ver0.4.Xを解凍 http://aiwolf.org
- 5. プラットフォームのダウンロード 1. 人狼知能プロジェクト のHPへアクセスする 2. 開発関連をクリック 3.人狼知能プラットフォー ムをクリック 4. aiwolf-ver0.4.Xと （JavaDocのDL)をクリッ クし，ダウンロード 5. aiwolf-ver0.4.Xを解凍 http://aiwolf.org
- 6. ファイルのダウンロード 1. 人狼知能プロジェクト のHPへアクセスする 2. 開発関連をクリック 3.人狼知能プラット フォームをクリック 4. aiwolf-ver0.4.Xと （JavaDocのDL)をクリッ クし，ダウンロード 5. aiwolf-ver0.4.X.zipを 解凍
- 7. 「AIWolf-ver0.4.X.zip」の内容 AIWolf-ver0.4.Xフォルダーの中身 • ５つのJARファイル このうち開発に使用するのは以下の２つ aiwolf-client.jar ,aiwolf-common.jar • ４つのシェルスクリプトファイル(*.sh) • ４つのバッチファイル(*.bat) • ２つのAutoStarter用設定ファイル (AutoStarter.ini, SampleSetting.cfg)
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- 12. 「lib」フォルダにjarファイルをコピー 1. AIWolf-ver0.4.X.zip を解凍したフォルダ で以下の２つをマウスで選択する –aiwolf-client.jar – aiwolf-commn.jar 2. それらを「lib」にコピーする 3. JavaDocファイルは解凍しないで移動
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- 17. JavaDocを使えるようにする • JavaDoc には開発用APIの簡単な説明が書か れています． •これを使えるようにすることで，Eclipse上での 人狼知能エージェントの開発が少しだけらく になります．
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- 19. Javadocを参照できるようにする（2/3） 1. 「アーカイブ内のJavadoc」を選択 2. 「ワークスペースファイル」を選択 3.「アーカイブパス」 例: DemoAgent/lib/docs.zip 4. 「アーカイブ内のパス」 例: docs 5. 「検証」をクリックして確認 ① ② ③ ④ ⑤
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- 22. 自分のプレイヤを作るには 以下の手順が必要！ 1. AbstractRoleAssignPlayerを継承したクラスを 作成 2. ゲーム実行の準備 3.各役職のPlayerを作成 4. RoleAssignPlayerに各役職のPlayerをセット
- 23. 自作プレイヤーでゲーム実行 以下の手順が必要！ 1. AbstractRoleAssignPlayerを継承したクラスを 作成 2. ゲーム実行の準備 3.各役職のPlayerを作成 4. RoleAssignPlayerで各役職のPlayerをセット まず実行できる環境を整える
- 24.
- 25. 新規パッケージを作成する（2/2） パッケージ名を入力して［完了］ パッケージ名はユニークになるようにする． 例） demo@aiwolf.org →org.aiwolf.demo 自分のメールアドレスを逆から入力など
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- 30. 人狼知能での対戦とは • 1つのサーバに複数のクライアントを接続し， ゲームを実行（サーバ・クライアント方式） 自分の プログラム 人狼知能サーバ jar と呼ばれるJava で扱い やすいファイル形式で出力
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- 32.
- 33. JARファイル作成方法（３） • エクスポート先はAIWolf-ver0.4.Xフォルダ – 最初に解凍したフォルダ •JARファイルの名前はdemoAgent.jarとする
- 34. 設定ファイルを書き換える 自分のエージェントを起動するよう設定する！ • AIWolf-ver0.4.X内にある AutoStarter.iniをテキスト エディタで開く • Sample1とSample2の行末 のWEREWOLFとSEERを削 除 •Sample5から始まる行の 頭に#を挿入 • 末尾に以下の行を追加 サンプル４体と 自分のエージェント１体で ゲームを行う設定 lib=./ log=./log/ port=10000 game=10 view=true setting=./SampleSetting.cfg #agent=5 Sample1,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer Sample2,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer Sample3,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer Sample4,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer #Sample5,org.aiwolf.sample.player.SampleRoleAssignPlayer Demo,org.aiwolf.demo.DemoRoleAssignPlayer [エージェント名（下の例ではDemo）],[パッケージ名].[クラス名]
- 35. ゲームの実行 • AIWolf-ver0.4.Xのフォルダに移動 – Windowsの場合:AutoStarter.batをダブルクリックで実行 – Mac/Linuxの場合 : AutoStarter.shを実行 • コマンドプロンプトでは % bash Autostarter.sh
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- 38. 自作プレイヤーでゲーム実行 1. AbstractRoleAssignPlayerを継承したクラスを 作成 2. ゲーム実行の準備 3.各役職のPlayerを作成 4. RoleAssignPlayerで各役職のPlayerをセット 例として占い師を作ってみましょう
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- 40. 占い師クラスのファイルを作成 1. 新規クラスを作成 2. クラス名： 「DemoSeer」と設定 3.スーパークラスの横 の参照をクリック 4. AbstractSeerを選択 しOKを押す 5. クラスを作成する
- 41. 占い師用の新規クラスの作成 1. 新規クラスを作成 2. クラス名： 「DemoSeer」と設定 3.スーパークラスの横 の参照をクリック 4. AbstractSeerを選択 しOKを押す 5. クラスを作成する
- 42. RoleAssignPlayer クラスに自分の占い 師を登録する • RoleAssignPlayerに次のコンストラクタを追加 (DemoRoleAssignPlayerの場合) –役職として占い師を振り分けられた時に DemoSeerを呼び出す – 他の役職の場合はデフォルトでサンプルプレイ ヤーが呼び出される public DemoRoleAssignPlayer(){ setSeerPlayer(new DemoSeer()); }
- 43. その他の役職を登録するには • 狩人・ボディガード – setBodyguardPlayer(bodyGuardPlayer) •霊媒師 – setMediumPlayer(mediumPlayer) • 狂人 – setPossessedPlayer(possesedPlayer) • 村人 – setVillagerPlayer(villagerPlayer) • 人狼 – setWerewolfPlayer(werewolfPlayer)
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- 48. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装：占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装：ランダムに占う 7. talkの実装：カミングアウト，占い結果の報告 「記憶」の定義 「記憶」の処理 「認識」の処理 「評価」 「決定」の処理
- 49. フィールドの定義 /** 自分自身の参照のための変数 */ Agentme; /** 最新のゲーム場面の状況を格納する変数 */ GameInfo currentGameInfo; /** 未報告の占い結果が入る待ち行列 */ Deque<Judge> myDivinationQueue = new LinkedList<>(); /** 白（人間）リスト (占い結果から得られる) */ List<Agent> whiteList = new ArrayList<>(); /** 黒（人狼）リスト (占い結果から得られる) */ List<Agent> blackList = new ArrayList<>(); /** 灰色（未確定）リスト */ List<Agent> grayList; /** カミングアウト済みか */ boolean saidCO = false; /** 会話リストの読み込んだ場所を保存 */ int talkListHead;
- 50. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装： 占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装： ランダムに占う 7. talkの実装： カミングアウト，占い結果の報告
- 51. エージェント名の設定 ゲーム情報の更新 public String getName(){ return "DemoSeer"; } public void update(GameInfo gameInfo) { // currentGameInfoをアップデート currentGameInfo = gameInfo; } 自分のチーム名＋Seerを入れる
- 52. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装： 占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装： ランダムに占う 7. talkの実装： カミングアウト，占い結果の報告
- 53. ゲーム開始時の初期化の実装 public void initialize(GameInfogameInfo, GameSetting gameSetting) { // フィールドの初期化 me = gameInfo.getAgent(); //GameInfoから自分の情報を得る grayList = new ArrayList<>(gameInfo.getAgentList()); grayList.remove(me); whiteList.clear(); blackList.clear(); myDivinationQueue.clear(); } 人狼知能ではゲームを繰り返し行うため，初期 化を行わないと前のゲームの情報が残るため
- 54. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装： 占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装： ランダムに占う 7. talkの実装： カミングアウト，占い結果の報告
- 55. ゲーム情報(GameInfo)から 状況を認識して記憶する public void dayStart(){ // 占い結果をGameInfoから取り出す Judge divination = currentGameInfo.getDivineResult(); if (divination != null) { myDivinationQueue.offer(divination); // 占い結果の詳細(誰を占い，その結果は？)を取り出す Agent target = divination.getTarget(); Species result = divination.getResult(); // 灰色リスト・白リスト・黒リストのアップデート grayList.remove(target); if (result == Species.HUMAN) { whiteList.add(target); // 結果が人間(白)なら記憶 } else { blackList.add(target); // 結果が人狼(黒)なら記憶 } } //今日の発話リストですでに読み込んだ内容を覚えておく変数 talkListHead = 0; } 待ち行列の最後に要素を追加する関数
- 56. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装： 占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装： ランダムに占う 7. talkの実装： カミングアウト，占い結果の報告
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- 58. 生きているかどうかの判定する関数 リストからランダムに選ぶ関数 /** エージェントが生きているかどうかを返す */ booleanisAlive(Agent agent) { return currentGameInfo.getAliveAgentList().contains(agent); } /** リストからランダムに選んで返す */ <T> T randomSelect(List<T> list) { if (list.isEmpty()) { return null; } else { return list.get((int) (Math.random() * list.size())); } }
- 59. 投票行動の(vote)の実装(1/2) public Agent vote(){ //投票行動を定義する関数 // 候補者リスト List<Agent> candidates = new ArrayList<>(); // 生きている人狼を候補者リストに加える for (Agent agent : blackList) { if (isAlive(agent)) { //生きているかどうかを判定 candidates.add(agent); //候補リストへの追加 } } // 候補者がいない場合は生きている灰色のプレイヤーを候補者リストに加える if (candidates.isEmpty()) { for (Agent agent : grayList) { if (isAlive(agent)) { candidates.add(agent); } } } 続く
- 60. 投票行動の(vote)の実装(2/2) // 候補者がいない場合はnullを返す（自分以外の生存プレイヤーからランダム） if (candidates.isEmpty()){ return null; } // 候補者リストからランダムに投票先を選ぶ return randomSelect(candidates); }
- 61. vote()の実装（全体） public Agent vote(){ // 候補者リスト List<Agent> candidates = new ArrayList<>(); // 生きている人狼を候補者リストに加える for (Agent agent : blackList) { if (isAlive(agent)) { candidates.add(agent); } } // 候補者がいない場合は生きている灰色のプレイヤーを候補者リストに加える if (candidates.isEmpty()) { for (Agent agent : grayList) { if (isAlive(agent)) { candidates.add(agent); } } } // 候補者がいない場合はnullを返す（自分以外の生存プレイヤーからランダム） if (candidates.isEmpty()) { return null; } // 候補者リストからランダムに投票先を選ぶ return randomSelect(candidates); } 次はdivine()を実装してみましょう
- 62. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装： 占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装： ランダムに占う 7. talkの実装： カミングアウト，占い結果の報告
- 63. 占ってない相手をランダムに占う public Agent divine(){ // 候補者リスト List<Agent> candidates = new ArrayList<>(); // 生きている灰色のプレイヤーを候補者リストに加える for (Agent agent : grayList) { if (isAlive(agent)) { candidates.add(agent); } } // 候補者がいない場合は誰も占わない if (candidates.isEmpty()) { return null; } // 候補者リストからランダムに占う return randomSelect(candidates); }
- 64. 実装の流れ 1. フィールド 2. getName,updateの実装 3. initializeの実装 4. dayStartの実装 5. voteの実装： 占い結果を考慮して投票 ユーティリティメソッドの定義 6. divineの実装： ランダムに占う 7. talkの実装： カミングアウト，占い結果の報告
- 65. 発話生成の例 //占いの情報の取得 Judge judge =getLatestDayGameInfo().getDivineResult(); //発話の作成 ContentBuilder builder = new DivinedResultContentBuilder(judge.getTarget(), judge.getResult(); String talk = new Content(builder).getText(); 発話内容は ContentBuilder を使って生成します． 例えば，今日の占い結果を報告する発話を生成には， DivinedResultContentBuilder で占った相手と結果を 引数に与えて生成します
- 66.
- 67. talk()で人狼をみつけたのでCOする public String talk(){ // 占いで人狼を見つけたらカミングアウトする if (!saidCO) { // COをしていないのであれば //占い結果が空ではなく，最後の占い結果が狼である場合 if (!myDivinationQueue.isEmpty() && myDivinationQueue.peekLast().getResult() == Species.WEREWOLF) { saidCO = true; ContentBuilder builder = new ComingoutContentBuilder(me, Role.SEER); return new Content(builder).getText(); } } 続く 待ち行列の最後の要素を取り出さずに取得 COをする発話を生成するクラス
- 68. talk()で占い結果を発言する // カミングアウトしていれば、まだ報告していない占い結果を順次報告 else { if(!myDivinationQueue.isEmpty()) { Judge divination = myDivinationQueue.poll(); ContentBuilder builder = new DivinedResultContentBuilder(divination.getTarget(), divination.getResult()); return new Content(builder).getText(); } // これまでの占い結果が空になるまで発言する } return Content.OVER.getText(); } 待ち行列の先頭の要素を取り出す
- 69. talk()の実装（全体） public String talk(){ // 占いで人狼を見つけたらカミングアウトする if (!saidCO) { if (!myDivinationQueue.isEmpty() && myDivinationQueue.peekLast().getResult() == Species.WEREWOLF) { saidCO = true; ContentBuilder builder = new ComingoutContentBuilder(me, Role.SEER); return new Content(builder).getText(); } } else {// カミングアウトした後は、まだ報告していない占い結果を順次報告 if (!myDivinationQueue.isEmpty()) { Judge divination = myDivinationQueue.poll(); ContentBuilder builder = new DivinedResultContentBuilder(divination.getTarget(), divination.getResult()); return new Content(builder).getText(); } } return Content.OVER.getText(); //以降発言しないことを宣言する }
- 70. 他のプレイヤの話を聞くには！？ • 会話のリストはGameInfo内にある． – GameInfo.getTalkList()でList<Talk>型として取得 •Talkクラスのメソッド – getAgent()： 発話したAgentのIDを取得 – getText()： 発話内容（String）を取得 • 取得される文字列は人狼知能プロトコルに準拠 – 例：“DIVINED Agent[04] HUMAN” (Agent[04]を占った結果は白) – getDay()： 発話日（int）を取得 – getIdx()： その日の何番目の発話か（int）を取得 – getTurn()： その日の何番目のターンの発話か （int）を取得
- 71. 発言の内容を処理するためには Talk.getText()で得られる文字列は以下のような感じ 例：“DIVINED Agent[04] HUMAN” このままでは，処理が簡単ではないので，Contentクラスを用い て処理(parse)をする //Contentクラスのコンストラクタの引数に発話内容の文字列(String)を 入れるとparseする Talktalk = currentGameInfo.getTalkList().get(i); Content content = new Content(talk.getText());
- 72. update()に発言を聴く処理を追加(1) /** update メソッドは，他のメソッドの前に読み込まれるので， なにか行動する前に情報を更新するのに用いる*/ public void update(GameInfo gameInfo) { currentGameInfo = gameInfo; // GameInfo.talkListからカミングアウト・占い報告・霊媒報告を抽出 for (int i = talkListHead; i < currentGameInfo.getTalkList().size(); i++) { Talk talk = currentGameInfo.getTalkList().get(i); Agent talker = talk.getAgent(); if (talker == me) { // 発言者が自分であれば除く continue; } Content content = new Content(talk.getText()); // 発話をparse 続く
- 73. update()に発言を聴く処理を追加(2) switch (content.getTopic()) { caseCOMINGOUT: // カミングアウト発話の処理 break; case DIVINED: // 占い結果報告発話の処理 break; case IDENTIFIED: // 霊媒結果報告発話の処理 break; default: break; } } talkListHead = currentGameInfo.getTalkList().size(); }
- 74. update()に対話処理を追加(全体) public void update(GameInfogameInfo) { currentGameInfo = gameInfo; // GameInfo.talkListからカミングアウト・占い報告・霊媒報告を抽出 for (int i = talkListHead; i < currentGameInfo.getTalkList().size(); i++) { Talk talk = currentGameInfo.getTalkList().get(i); Agent talker = talk.getAgent(); if (talker == me) { continue; } Content content = new Content(talk.getText()); // 発話をparse switch (content.getTopic()) { case COMINGOUT: // カミングアウト発話の処理 break; case DIVINED: // 占い結果報告発話の処理 break; case IDENTIFIED: // 霊媒結果報告発話の処理 break; default: break; } } talkListHead = currentGameInfo.getTalkList().size(); }
- 75. Contentクラスの使い方 戻り値 メソッド名 説明 StringgetText() 発話内容をそのまま返す Operator getOperator() 発話内容の演算子を返す．発話が単文の場合はnull Agent getSubject() 発話内容の主語を返す Topic getTopic() 発話内容のトピックを返す（COMINGOUTやDIVINED等） Agent getTarget() 発話内容の目的語となるプレイヤーを返す（例えば”DIVINED Agent[01] HUMAN” → Agent[01]） Role getRole() 発話の目的語となる役職を返す（例えば”COMINGOUT Agent[02] SEER” → SEER） Species getResult() 占い(霊媒)の結果を返す（例えば”IDENTIFIED Agent[03] WEREWOLF” → WEREWOLF） TalkType getTalkType() TopicがAGREE/DISAGREEの時，対象発話のタイプ（TALK/WHISPER）を返す int getTalkDay() TopicがAGREE/DISAGREEの時，対象発話の発話日を返す int getTalkID() TopicがAGREE/DISAGREEの時，対象発話の発話IDを返す List<Content> getContentList() 発話内容が複文・重文の場合，節のリストを返す
- 76. カミングアウト情報の取り込み例 /** カミングアウト状況 */ Map<Agent,Role> comingoutMap = new HashMap<>(); // initialize()に comingoutMap.clear(); を追加する public void update(GameInfo gameInfo) { currentGameInfo = gameInfo; // GameInfo.talkListからカミングアウト・占い報告・霊媒報告を抽出 for (int i = talkListHead; i < currentGameInfo.getTalkList().size(); i++) { Talk talk = currentGameInfo.getTalkList().get(i); Agent talker = talk.getAgent(); if (talker == me) { continue; } Content content = new Content(talk.getText()); // 発話をparse switch (content.getTopic()) { case COMINGOUT: // カミングアウト情報の取り込み comingoutMap.put(talker, content.getRole()); break; case DIVINED: // 占い結果報告発話の処理 break; case IDENTIFIED: // 霊媒結果報告発話の処理 break; default: break; } } talkListHead = currentGameInfo.getTalkList().size(); } 実際にカミングアウトの情報を Mapクラスのデータとして保存
- 77. カミングアウト情報が取り込めたら • 例えば，偽の占い師が現れたことがわかる – 自分のカミングアウト前だったらどうする？ –偽占い師は人狼か，それとも裏切り者か・・・ などについて，対応を考えてみましょう
- 78.
- 79.
- 80. Playerインターフェース Playerインターフェース内で定義されるメソッド • ゲームの各タイミングでサーバがプレイヤーのこれ らのメソッドを呼び出す • updateはgetName,initialize以外のメソッドの直前 initialize(GameInfo, GameSetting) update(GameInfo) getName() dayStart() talk() whisper() vote() attack() divine() guard() finish()
- 81. Playerの各メソッドの説明 • initialize(GameInfo) – ゲーム開始時に一度だけ 呼ばれる –サーバから送られてくる GameInfoを取得 • update(GameInfo) – 各行動の前に呼ばれる – サーバから送られてくる GameInfoを取得 • dayStart() – 日の初めに呼ばれる • finish() – ゲームが終了した時に呼 ばれる
- 82. Playerの各メソッドの説明 • vote() – 投票する相手を選択する •attack() – 襲撃する相手を選択する – 人狼のみ呼ばれる • divine() – 占いする相手を選択する – 占い師のみ呼ばれる • guard() – 護衛する相手を選択する – 狩人のみ呼ばれる 1日の終わりに呼ばれるメソッド Agentを返す必要あり
- 83. Playerの各メソッドの説明 • talk() – 全体に対して発話する –全員呼ばれるメソッド • whisper() – 人狼だけに対して発話す る – 人狼のプレイヤーだけが 使用するメソッド 発話のメソッド Stringを返す必要あり
- 84. 各メソッドの戻り値 • void • String •Agent（対象プレイヤーを選択するメソッド） initialize(GameInfo, GameSetting) update(GameInfo) dayStart() finish() vote() attack() divine() guard() getName() talk() whisper()
- 85. GameInfo から得られる情報一覧 返り値 メソッド概要 Agent getAgent() 自分自身の情報 List<Agent> getAgentList() ゲームに参加しているエージェントのリスト List<Agent> getAliveAgentList() その時点で生きているエージェントのリスト int getDay() その時点が何日目か Agent getExecutedAgent() 前日に追放されたエージェントの情報 List<Role> getExistingRoles() ゲームに参加している役職のリスト List<Agent> getLastDeadAgentList() 前日に死亡したエージェントのリスト Agent getLatestExecutedAgent() 昼のターンに決まった追放者の情報(夜のみ可) List<Vote> getLatestVoteList() 投票が同数の場合のその投票結果のリスト Role getRole() 自分自身の役職の情報 Map<Agent, Status> getStatusMap() 参加エージェントの生死状態のリスト List<Talk> getTalkList() その日の発話のリスト List<Vote> getVoteList() 前日の投票のリスト 全役職共通の内容
- 86. 返り値 メソッド 概要 AgentgetAttackedAgent() List<Vote> getAttackedVote() List<Vote> getLatestAttackedVote() Map<Agent,Role> getRoleMap() List<Talk> getWhisperList() 人狼のみ（それ以外の役職ではnull） 返り値 メソッド 概要 List<Agent> getDivineResult() 返り値 メソッド 概要 List<Agent> getGuardedAgent() 返り値 メソッド 概要 List<Agent> getMediumResult() 占いのみ（それ以外の役職ではnull） 狩人のみ（それ以外の役職ではnull） 霊媒のみ（それ以外の役職ではnull）
- 87. talk, whisperでの発話 org.aiwolf.client.lib.Contentクラスと org.aiwolf.client.lib.ContentBuilderのサブクラスで生成 以下の手順で得られるtextが発話テキストとなる ContentBuilder builder= 発話の種類に応じたContentBuilder; Content content = new Content(builder); String text = content.getText();
- 88. 各種ContentBuilderクラス(1) 1. EstimateContentBuilder(target, role):targetの役職はroleだと思う 2. ComingoutContentBuilder (target, role) : targetの役職はroleだ 3. DivinationContentBuilder(target) : targetを占う 4. DivinedResultContentBuilder(target, result) : targetを占った結果result だった 5. IdentContentBuilder(target, result) : targetは霊媒の結果resultだった 6. GuardCandidateContentBuilder(target) : targetを護衛する 7. GuardedAgentContentBuilder(target) : targetを護衛した 8. VoteContentBuilder(target) : targetに投票する 9. AttackContentBuilder(target) : targetに襲撃投票する 10. AgreeContentBuilder(talkType, talkDay, talkID) : talkDay日目，種類 talkType，talkID番目の発話に同意する
- 89. 各種ContentBuilderクラス(2) 11. DisagreeContentBuilder(talkType, talkDay,talkID) : talkDay日目，種類 talkType，talkID番目の発話に反対する 12. RequestContentBuilder(agent, content) : agentにcontentを要求する 13. OverContentBuilder() : もう話すことはない 以下で定義される定数Content.OVERが用意されている OVER = new Content(new OverContentBuilder()); 14. SkipContentBuilder() : 様子を見る 以下で定義される定数Content.SKIPが用意されている SKIP = new Content(new SkipContentBuilder()); 詳細は，aiwolf-ver0.4.4.zip（1つ前のリリース）内の 「 0.4.4での発話生成の方法（修正版2）.pdf」を参照
- 90.
- 91. 人狼の村の人数による違い • 人狼知能大会では，現在以下の２つの村の構成 でゲームを行っています – ５人人狼※今回の模擬大会の構成 • 村２，占１，狼１，裏１ • 最初に狼陣営を追放しないとパワープレイになる可能性 – １５人人狼 • 村9，占１，狩１，霊１，狼２，裏１ • 村の人数と役職の構成によって戦略が（おそら く）異なるので，どのように実装するのがよいの か考えてください．
- 92. 村人(Villager)の行動を考える • 他の役職の発言を聞く． – 占い師の占い結果を聞いてまとめる •複数人出てきたときにどちらを信じるのか – 誰を信じているか・疑っているかを発言してみる – 誰に疑われているかを認識する • 他のプレイヤを評価してみる – プレイヤを評価するMapを作成する – まずは，そこにランダムに数字を入れる • 誰に投票するかを決める – 評価のMapの得点の低いプレイヤにいれる？ – 他のプレイヤの投票動向も気にする イラスト: 石黒正数
- 93. import しておくとよいパッケージ // Java関連のライブラリ import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.HashMap; import java.util.LinedList; import java.util.List; // ArrayListクラス等の上位クラス import java.util.Map; // 人狼知能関連のライブラリ import org.aiwolf.client.lib.*; // “*”をつけるとそれ以下のライブラリが利用可 import org.aiwolf.common.data.*; // ただし何でもかんでもつけると重くなる import org.aiwolf.common.net.*;
- 94. 占い結果を会話から保存する // ゲームが始まった時点で役職とタイミングを決めるなら List<Judge> divitionList= new ArrayList<>(); public void update(GameInfo gameInfo) { .....(中略)..... for(int i = talkListHead; i < gameInfo.getTalkList().size(); i++){ Talk talk = gameInfo.getTalkList().get(i); Agent talker = talk.getAgent(); .....(中略)..... Content content = new Content(talk.getText()); switch(content.getTopic()) { case DIVINED: Judge j = new Judge(day,talker,content.getTarget(),content.getResult()) divinationList.add(j); break; .....(中略)..... } .....(中略)..... } .....(中略)..... }
- 95. 人狼(Werewolf)の行動を考える • 裏切者を信じるのか，どうか – 自分が偽の占い師を演じるのか，裏切者に任せ るのか •自分が占い師だとCOする場合 – どの順番でCOするのかが，ゲームに影響を与え るのかなど，周りのプレイヤの能力見極める必要 がある • 基本的な実装しかしていないのであれば，COの順番と かまでは考慮していない可能性もあるため イラスト: 石黒正数
- 96. 人狼が裏切者を占いから発見する // ゲームが始まった時点で役職とタイミングを決めるなら public voidupdate() { .....(中略)..... for(Judge j : divitionList){ //占い結果のリストをfor文で確認する Agent agent = j.getAgent(); Agent target = j.getTarget(); //占いを発言したのが狼ではなく，矛盾した結果を発言しているエージェントは裏切者？ if (!werewolves.contains(agent) && ((humans.contains(target) && j.getResult() == Species.WEREWOLF) || (werewolves.contains(target) && j.getResult() == Species.HUMAN))) { if(!possessedList.contains(agent)) { //すでに裏切者候補がいなければ possessedList.add(agent); whisperQueue.offer(new Content(new EstimateContantBuilder(agent, Role.POSSESSED))); //狼同士のささやきで裏切者ぽいと伝える準備 } } } .....(中略)..... }
- 97. 裏切者(Possessed)の行動を考える • ５人人狼では，基本的に占いCOをするケースが 多い． – なぜなら，本物の占い師が確定してしまうと，占い師 は結果が白でも，黒でも信頼を得やすい •占い師COする場合 – どのタイミングでCOをするのか – 誰を占ったことにして，白 or 黒を出すのか • 白を出した場合，その相手を味方につけて，狼以外に投票 できるか • 黒を出した場合には狼にあててしまわないかどうか • 人狼が何人いるのか確認をする int numWolves = gameSetting.getRoleNumMap().get(Role.WEREWOLF); イラスト: 石黒正数
- 98. 偽のCOをするタイミングを決める // ゲームが始まった時点で役職とタイミングを決めるなら Role fakeRole= null; int comingOutDay = -1; int comingOutTurn = -1; public void initialize(GameInfo gameInfo, GameSetting gameSetting) { .....(中略)..... List<Role> roles = new ArrayList<>(); // COする予定の役職リスト for(Role r : Array.asList(Role.VILLAGER, Role.SEER, Role.MEDIUM)){ if(gameInfo.getExistingRoles().contains(r)){ //役職にあるか確認 roles.add(r); } } fakeRole = randomSelect(roles) // 要実装(後述) comingOutDay = (int)(Math.random()*2+1); // 1日目か2日目にCO comingOutTurn = (int)(Math.random()*5); // 会話の前半にCOする .....(中略)..... }
- 99. 占い師(Seer)の行動を考える • COを行うかどうかを決める – COを行わないと，黒を引いても信用は得られない •対抗COが出てきたときにどのような行動をと るのか – 先にCOされてしまったら，どの順番でCOするのが 信じてもらえるのか – あとからCOされた場合には，誰を疑うと決めるの かが重要になります． イラスト: 石黒正数
- 100. 狩人(Bodyguard)の行動を考える • ５人人狼では出てこない役職です • 狩人の基本的な行動は –預言者を守る • 占いＣＯが一人の時には素直に守るのがよいでしょう • 複数ＣＯしている場合には、狼の襲撃先の予想が必要 – 狼の襲撃先を予想する • 狼が誰を襲おうと思うのかを狼の立場から考える – 投票候補にも襲撃候補にもなりにくい立ち位置を確 保する – ＣＯはゲームの終盤以外には、基本的には行わない イラスト: 石黒正数
- 101. 霊媒師(Medium)の行動を考える • ５人人狼では出てこない役職です • 霊媒師の基本的な行動は，霊媒結果を村人 に伝える以外には，村人と変わりません． –ただし，人狼からすれば何匹人狼が追放されず に村にいるかがわからないようするために，はや めに襲撃したい役職になります． イラスト: 石黒正数
- 102. 基本的な関数 // リストからランダムな値を返す関数 protected <T>randomSelect(List<T> list) { if (list.isEmpty()) { return null; } else { return list.get((int)(Math.random() * list.size()); } } // ある参加者が生きているかどうかを確認する protected boolean isAlive(Agent agent){ return currentGameInfo.getStatusMap.get(agent) == Status.ALIVE; }
- 103. 改訂履歴 • 20170624版: – 0527福井@愛工大の修正を追加 –５人人狼のアルゴリズム例を追加 – オブジェクト指向・エージェント指向，機械学習の説明の追加 – Javaに関する補足の追加 • 20170406版: ベース資料
- 104.
- 105.
- 106. オブジェクトとは入れ物である (C)Ghost in TheShell President Jomeson 身体・道具 情報・知識 ＋ からっぽの箱 ＝オブジェクト （メソッド） （変数） なにかできる箱
- 107. Javaにおけるオブジェクトとは • データと手続きをクラスとしてまとめられる 犬 class データ： 名前 データ： 年齢 データ：所有物 手続き：つかむ 手続き：移動する（徒歩） 人間 class データ： 名前 データ： 年齢 データ：所有物 手続き：つかむ 手続き：移動する（徒歩）
- 108.
- 109. エージェントとは • もともとは，オブジェクト指向と呼ばれていた概念を 発展させたもの – オブジェクト指向とは •「オブジェクト」というモノが存在することを前提として，その単 位でオブジェクトの行為を管理する仕組み • 例えば – オブジェクト「人」 » 行為「歩く」 » 行為「つかむ」 – オブジェクト「犬」 » 行為「歩く」 – それ以前は • 「人間が歩く」という関数 • 「人間がつかむ」という関数 を定義してきた 人間 犬 歩く歩く つかむ
- 110. オブジェクト指向からエージェント指向へ • エージェント指向のキーワードは「能動性」 – オブジェクト指向はプリセットされた情報と手段をもって ふるまう –それに対して，エージェント志向では能動的に • 情報を集める • 目的を設定する • 行動を生成・最適化する ことが期待されている – でも，現状で可能なのは • 最適化ぐらい – 行動パラメータ – マルチエージェントのタスク分割 • 行動生成とか結構難しい なので，現状はオブジェクトと同義 疲れたから帰 りたい どこまで散歩 するか？ 手を離さない
- 111.
- 112. GUIによるゲームの実行 • サーバの起動 – Windowsの場合: StartServer.batをダブルクリック – Mac/Linuxの場合 : StartSerber.shをダブルクリック
- 113. サーバの設定 • Num ofplayersを5に設定 • Connectをクリックしてサーバを起動
- 114. クライアントの接続 (1/3) • クライアント接続用プログラム –Windowsの場合 :StartGuiClient.batを起動 – Mac/Linuxの場合 : StartGuiClient.shを起動
- 115.
- 116. クライアントの接続 (3/3) • Jarファイル，接続するプレイヤークラスを選択 •Connect Agentを選択 • Role欄で役職をリクエストすることもできる
- 117. ゲームの実行 • 自分のエージェント1体と SampleRoleAssignPlayerを4体Connect • ServerStarterでStart Gameをクリック ５体のエージェントが接続されて いるのを確認（ServerStarter）
- 118.
- 119.
- 120. 強化学習(Reinforcement Learning) • 強化学習とは、ある条件下における対応に対 する尤度（もっともらしさ）を獲得するための手 法 •出力に対する結果の良し悪しで報酬を与える ことで、よりよい結果を得られる行動系列を獲 得しようとする http://spider.art.coocan.jp/biology2/behavior2012.htm より
- 121. エージェントのＱ学習(1/2) • エージェントが観測した環境 sにおいて，行動 a を 実行する確率を、報酬によって最適化する – エージェントが，行動を決定する方策πに基づいて、行動 a を選択できるような確率分布を獲得するのがQ学習 環境 行動 観測・報酬
- 122. エージェントのＱ学習(2/2) • ある時刻ｔでの環境と行動の組み合わせ (s,a) に 対して、次の時刻 t + 1 の環境 st+1 をもとに報酬 r を決定して、 (s, a) に対して報酬rを与える。 – Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ max Q(st+1,p)- Q(s,a)] α 学習係 数 – π(s,a): ランダム, ε-グリーディ, ルーレット、soft max, 等 • そのため、環境をすべて観測できるか、できない かによって、学習した尤度への信頼性がことなる – MDP: マルコフ行動決定過程 – POMDP: 部分観測マルコフ行動決定過程
- 123.
- 124. 人狼知能を強化学習するには • 環境 Sを定義する – 投票結果 – CO状況 – 会話内容 – (役職) • 行動 A を定義する – 投票 – 占い・護衛・襲撃 対象の決定 – 発話 • 報酬 R を定義する – ゲームの勝利 – 人狼・占師の追放 – 騙せたとき これらを定義したうえで，人狼BBSのデー タなどを用いて学習させる！
- 125.
- 126. パッケージの宣言、インポート • パッケージとは – 複数あるクラスファイルをまとめるための仕組み –ファイル名（名前）の衝突回避 – ライブラリとしての公開 • パッケージの定義 package org.aiwolf.common.util; 同じファイル構造(org/aiwolf/common/util/)に設置が必要 • パッケージの読み込み import org.aiwolf.common.util.*; import org.aiwolf.common.util.Sorter.java; * とすることで、そのフォルダにあるものをすべてインポート可 能であるが、実行ファイル・速度に影響がある
- 127. Javaの変数のスコープ • スコープ修飾子 – public:インスタンスを通して直接アクセス可能 – protected: クラス内、継承したサブクラスからアク セス可能 – 無し: パッケージ内から – private: クラス内から – メソッド内、 {} 内 • static – 異なるインスタンスどうしで値を共有
- 128. ジェネリクス型 • AiWolfCommon/src/org/aiwolf/common/util/ 以下などで使用 –Counter.java – Sorter.java – BidiMap.java • Java の配列データは、基本的に任意の型を格納できる。 – でも、実際に一つの配列にいろんな方を入れることはない – データを取り出すときに、キャストするのが煩わしい – 特定のデータ型(クラス)を格納する宣言をしてしまいたい • ジェネリクスを用いた実装 public class ArrayList<E> extends AbstractLink<E> … { … public <T> T[] toArray(T[] a) { … } …. }
- 129. データの格納・アクセス • List<Object> • ArrayList<Object> •LinkedList<Object>: FIFO • Map<Key, Value> • LinkedHashMap<Key, Value> • TreeMap<Key, Value> • BidiMap<Key, Value>: Key、Valueどちらの要素でもアク セス可能なMap • Counter<V> : 要素Vに対する投票や数え上げ
- 130. イテレータ・拡張for文 List<Objet> list; • 通常:データに要素番号でアクセスできないと難しい for(int i = 0; i < MAX; i++) { Object obj = list[i]; // list.get(i); System.out.println(obj); } • イテレータ: データ構造から直接取得するので高速 for(Iterator<Object> it = list.iterator(); it.hasNext(); ){ Object obj = it.next(); System.out.println(); } • 拡張for文(for-each文): イテレータを活用して実装してある For(Object obj: list) { System.out.println(obj); }
- 131. インスタンスの生成方法 • 一般的なインスタンス生成 – Objectobj = new Object(); • クラス名:String からのインスタンス生成 – Object obj = (Object)Class.forName(クラス 名:String).newInstance();
- 132.
- 133. 命名・コーディング規則の重要性 以下のソースコードを目にした時の感想は？ ---------------------------------------------------------------------- public class FileCopy(){ privateString f1; private String f2; public void main( String[] args ) throws Exception{ FileCopy a = new FileCopy(); a.f1 = new File( args[0] ); a.f2 = new File( args[1] ); a.run( 1024 );} private void run( int i ) throws Exception{ FileInputStream s1 = new FileInputStream( f1 ); FileOutputStream s2 = new FileOutputStream( f2 ); byte[] b = new byte[i]; Int j; while( (j=s1.read(b))>0) s2.write( b,0,j); s1.close(); s2.close(); }}
- 134. ソースコードを読みやすくするには • 意味が分かる（伝わる）ように書く – クラスなのか、メソッドなのか、変数なのかわかる ように –メソッド名は動詞＋名詞のように機能がわかるよ うに • スコープがわかるように書く – スコープ接頭語をつけたりする • static なら s_*, メンバ変数であれば m_*, 引数なら a_* と – 定数は大文字にする
- 135. Javaコーディング規則（１） • パッケージ名は小文字 java.io.*; • クラス名 –先頭は大文字、複数の単語からなる場合には単語の先頭は大文字 class Sample {} – 意味ある名前にして略さない • メソッド名 – コンストラクタと同じ名前のメソッドは作らない – メソッド名は文字の区切りのみ大文字 int getParameter() {} void setParameter(int value) {} – メソッドの役割を表す名前は統一する – 返り値が Boolean の値の時にはTrue/Falseがわかるようにする boolean isSampleClass() {} Boolean hasStock() {} – 引数に入れる変数とメンバ変数を同じ名前にしない Int num = 0; void setParameter(int num){ this.num = num; }
- 136. Java コーディング規則(2) • 変数 –boolen 変数は、true/false がわかるような名前に boolean hasTree; boolean isMan; – 定数は、なるべく static final で宣言して大文字に static final int NUM_TRIAL; – 変数名は役割がわかるように命名 – スコープの狭い変数はわかる範囲で略してもよい