文献

J-GLOBAL ID：202002291847983616   整理番号：20A1760790

ロボカップサッカーの2Dシミュレーションのための多層パーセプトロンを用いた評価関数モデリング

Evaluation-function modeling with multi-layered perceptron for RoboCup soccer 2D simulation

著者 (3件)： Fukushima Takuya (Osaka Prefecture University, Sakai, Osaka, Japan) ,  Nakashima Tomoharu (Osaka Prefecture University, Sakai, Osaka, Japan) ,  Akiyama Hidehisa (Fukuoka University, Fukuoka, Fukuoka, Japan)
資料名： Artificial Life and Robotics  (Artificial Life and Robotics)
巻： 25  号： 3  ページ： 440-445  発行年： 2020年08月 
JST資料番号： L3251A  ISSN： 1433-5298  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボカップサッカーのシミュレーション2Dリーグにおいて,プレイヤーは各サイクルにおいて実時間で決定を行う。チームの成績はエージェントの意思決定プロセスに大きく依存し,このプロセスは行動計画法とサッカーフィールドの評価関数から成る。本研究では,木探索に基づく協調行動計画を用いた。それぞれの行動は評価関数を用いて評価した。評価関数の構築には多層パーセプトロンを採用した。様々な特徴の組合せをニューラルネットワークの入力として用いた場合の,サッカーエージェントの成績について調べた。特徴ベクトルは,ログファイルから抽出したエキスパートチームが実行したキックシーケンスにより構成されている。筆者らのこの手法の効率を調べるために,ニューラルネットワークによりモデル化した評価関数を用いたチームと,人手により調整した評価関数を用いたチームとの成績の比較を行った。Copyright International Society of Artificial Life and Robotics (ISAROB) 2020 Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *コンクール ,  *サッカー ,  *多層パーセプトロン ,  評価関数 ,  モデリング ,  時間 ,  エージェント ,  工程 ,  行動計画 ,  木探索 ,  ベクトル ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *RoboCup ,  *ロボットサッカー ,  意思決定プロセス ,  実時間 ,  特徴ベクトル

著者キーワード (6件)： 意思決定 ,  評価関数 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  ロボカップ ,  サッカーシミュレーション

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボット工学一般  (IC04011S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ロボカップ ,  サッカー ,  2D ,  シミュレーション ,  多層パーセプトロン ,  評価関数 ,  モデリング