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タイトル: 予測能力を持つサッカーエージェントによる協調戦術の獲得
その他のタイトル: Acquisition of Cooperative Tactics by Soccer Agents with Ability of Prediction and Learning
著者: 熊田, 陽一郎
植田, 一博
著者(別言語): Kumada, Yoichiro
Ueda, Kazuhiro
キーワード: soccer agents
cognitive modeling
cooperative tactics
Bayesian prediction
adaptive learning
発行日: 2001年
出版者: 人工知能学会
掲載誌情報: 人工知能学会論文誌, 16(1), 2001, pp. 120-127
抄録: Designing soccer agents operating on the Soccer Server has became a standard problem in the multiagent domain, and this paper describes the soccer agents that can learn to make use of cooperative tactics. Considering the ways actual coaches of soccer enable their players learn to execute the soccer tactics, we developed a method of agents' learning to distinguish good tactics from not-so-good tactics. It is made up mainly of small practical tasks requiring a few agents, of acquisition of appropriate cognitive maps by decomposing the situations into grid information, and of optimization of total play by a kind of adaptive learning. Because the agents perceive the environment as a grid, they have a finite number of condition spaces and are able to predict the behavior of opponents by learning the conditonal probabilities. Each condition has its own utility learned in an evolutionary method.
URI: http://hdl.handle.net/2261/8105
ISSN: 13460714
出現カテゴリ:1231010 学術雑誌論文
010 総記

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