工程化特征以改进足球仿真 2D 游戏中的传球预测
人工智能
2024-01-09 v1 机器学习
机器人学
摘要
足球仿真 2D（SS2D）是真实足球比赛的二维仿真。在足球运动中，传球行为是保持本队控球权并创造进球机会的关键动作。同样，对于 SS2D，预测对手和队友的传球行为有助于管理资源并打进更多进球。因此，在本研究中，我们尝试利用深度神经网络（DNN）和随机森林（RF）对足球 2D 球员的传球行为进行建模。我们提出了一种嵌入式数据提取模块，可以以在线格式记录智能体的决策。随后，我们应用四种数据排序技术进行训练数据准备。之后，我们通过让训练好的模型与具有独特比赛策略的 6 支 RoboCup 2019 顶级球队对抗来评估其性能。最后，我们检验了不同特征组对传球策略预测的重要性。本工作每个步骤的结果都证明了我们所建议方法的有效性，并将足球仿真 2D 游戏中传球预测的性能提高了 5%（例如，与同一支球队比赛）到 10%（例如，与 RoboCup 顶级球队比赛）。
引用
@article{arxiv.2401.03410,
title = {Engineering Features to Improve Pass Prediction in Soccer Simulation 2D Games},
author = {Nader Zare and Mahtab Sarvmaili and Aref Sayareh and Omid Amini and Stan Matwin Amilcar Soares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03410},
year = {2024}
}