기계학습 기반 다중 레이블 분류를 이용한 실시간 전략 게임에서의 상대 행동 예측
Opponent Move Prediction of a Real-time Strategy Game Using a Multi-label Classification Based on Machine Learning
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초록
최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환 시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.
Abstract
Recently, many games provide data related to the users' game play, and there have been a few studies that predict opponent move by combining machine learning methods. This study predicts opponent move using match data of a real-time strategy game named ClashRoyale and a multi-label classification based on machine learning. In the initial experiment, binary card properties, binary card coordinates, and normalized time information are input, and card type and card coordinates are predicted using random forest and multi-layer perceptron. Subsequently, experiments were conducted sequentially using the next three data preprocessing methods. First, some property information of the input data were transformed. Next, input data were converted to nested form considering the consecutive card input system. Finally, input data were predicted by dividing into the early and the latter according to the normalized time information. As a result, the best preprocessing step was shown about 2.6% improvement in card type and about 1.8% improvement in card coordinates when nested data divided into the early.
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