カードゲームの知識を用いたデッキ探索アルゴリズムの開発

技術領域

ゲームAI・組合せ最適化・メタヒューリスティクス

概要

本テーマでは、カードゲームにおけるデッキの探索を効率化するアルゴリズムの研究に取り組みます。
特に以下の技術に注力します。

・遺伝的アルゴリズムなどメタヒューリスティクスによる探索アルゴリズムの改善
・LLMエージェントによるカード効果を考慮した探索手法
・効果テキストやユーザのプレイログを用いたカードの表現学習
・カードの分散表現を用いたグレーボックス最適化手法

ゲームの仕様書やコード、ユーザのプレイログから、ゲームの知識をアルゴリズムに取り込み、探索を高速化する新手法の構築を目指します。

必須要件

・Pythonによるコーディング能力
・最適化アルゴリズム、特にメタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム等）への理解
・組合せ最適化に関する知識

望ましい要件

・ブラックボックス最適化やメタヒューリスティクスの研究開発経験
・表現学習の研究開発経験
・LLMエージェントの研究開発経験
・ゲームメカニクスに対する関心