利用机器学习提升足球仿真 2D 游戏中的盘带、传球和盯人动作
机器人学
2024-01-09 v1 人工智能
机器学习
摘要
RoboCup 竞赛始于 1997 年，是历史最悠久的 RoboCup 联赛。RoboCup 2D 足球仿真联赛是一个随机且部分可观测的足球环境，由 24 个自主智能体分为两支对立队伍进行比赛。本文详细介绍了 CYRUS 的主要策略和功能，该队伍是 RoboCup 2021 2D 足球仿真联赛的冠军。本文提出并讨论的新功能包括：(i) 多动作盘带（Multi Action Dribble），(ii) 传球预测（Pass Prediction）以及 (iii) 盯人决策（Marking Decision）。多动作盘带策略使 CYRUS 在比赛中执行盘带动作时成功率更高且更安全。传球预测通过预测队友的传球行为，增强了我们的 gameplay，使智能体能够更好地协作以进球。最后，盯人决策解决了多智能体匹配问题，通过寻找标记对手球员的最优解来改进 CYRUS 的防守策略。
引用
@article{arxiv.2401.03406,
title = {Improving Dribbling, Passing, and Marking Actions in Soccer Simulation 2D Games Using Machine Learning},
author = {Nader Zare and Omid Amini and Aref Sayareh and Mahtab Sarvmaili and Arad Firouzkouhi and Stan Matwin and Amilcar Soares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03406},
year = {2024}
}