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J-GLOBAL ID：200902277044661946   整理番号：08A1258128

方策勾配法を用いたサッカーエージェントの学習:パス選択

Learning of Soccer Player Agents Using a Policy Gradient Method: Pass Selection

著者 (4件)： 五十嵐治一 (芝浦工大 工) ,  福岡仁志 (芝浦工大 工) ,  佐野直人 (芝浦工大 工) ,  石原聖司 (近畿大 工)
資料名： 情報処理学会シンポジウム論文集  (情報処理学会ワークショップ論文集)
巻： 2008  号： 11  ページ： 167-174  発行年： 2008年10月31日 
JST資料番号： Y0978B  ISSN： 1344-0640  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人工知能の分野ではマルチエージェントシステムにおける協調行動の研究のために,ロボットサッカーの競技会であるRoboCupが提唱されている。本研究ではヒューリスティクスを組み込んだ方策関数を考え,その中の重み係数を強化学習法の一種である方策勾配法を用いて学習することで,精度の高いパスの実現を目指す。この学習機能をプログラムを公開している2つの代表的なチーム(UvA Trilearn2003とHELIOS)へ移植して学習実験を行い,チーム力が向上することを確かめた。(著者抄録)

シソーラス用語： コンクール ,  *マルチエージェントシステム ,  サッカー ,  *発見的方法 ,  重みづけ ,  *強化学習 ,  知能ロボット ,  チーム ,  分散協調 ,  ロボカップ ,  *方策勾配法 ,  スポーツ
準シソーラス用語： *ヒューリスティクス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 方策勾配法 ,  サッカー ,  エージェント ,  学習 ,  パス