用于 AI 足球的 Deep Q-Network
人工智能
2022-09-22 v2
摘要
强化学习在游戏应用中表现出色，尤其在 Atari 游戏以及围棋中。基于这些成功案例，我们尝试将著名的强化学习算法之一 Deep Q-Network 应用于 AI 足球游戏。AI 足球是一种 5 对 5 的机器人足球游戏，每位参与者开发一种算法来控制队伍中的五个机器人以击败对手参与者。Deep Q-Network 被设计为实现我们原创的奖励、状态空间和动作空间，以训练每个智能体使其能在比赛中的不同情形下采取恰当动作。我们的算法成功训练了智能体，其性能通过与希望参加 AI 足球国际竞赛的 10 支队伍进行的迷你比赛得到初步验证。该比赛由 AI World Cup 委员会与 WCG 2019 西安 AI Masters 联合组织。凭借我们的算法，我们在来自 39 个国家的 130 支队伍参加的这一国际比赛中取得了晋级 16 强的成绩。
引用
@article{arxiv.2209.09491,
title = {Deep Q-Network for AI Soccer},
author = {Curie Kim and Yewon Hwang and Jong-Hwan Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09491},
year = {2022}
}