Improving Dribbling, Passing, and Marking Actions in Soccer Simulation 2D Games Using Machine Learning

要約

ロボカップ大会は1997年にスタートし、最古のロボカップリーグとして知られています。
ロボカップ 2D サッカー シミュレーション リーグは、24 人の自律エージェントが 2 つの敵対するチームでプレーする確率的で部分的に観察可能なサッカー環境です。
このペーパーでは、ロボカップ 2021 2D サッカー シミュレーション リーグのチャンピオンである CYRUS の主な戦略と機能について詳しく説明します。
この研究で紹介され議論されている新しい機能は、(i) マルチアクション ドリブル、(ii) パス予測、および (iii) マーク決定です。
マルチ アクション ドリブル戦略により、CYRUS は試合中にドリブル アクションが実行されるときにより頻繁に成功し、より安全になるようになりました。
パス予測は、チームメイトのパス行動を予測し、エージェントがゴールに向けてより良く協力できるようにすることで、ゲームプレイを強化しました。
最後に、マーキング決定では、対戦相手の選手をマークするための最適な解決策を見つけることで、CYRUS の守備戦略を改善するために、マルチエージェントのマッチング問題に対処しました。

要約(オリジナル)

The RoboCup competition was started in 1997, and is known as the oldest RoboCup league. The RoboCup 2D Soccer Simulation League is a stochastic, partially observable soccer environment in which 24 autonomous agents play on two opposing teams. In this paper, we detail the main strategies and functionalities of CYRUS, the RoboCup 2021 2D Soccer Simulation League champions. The new functionalities presented and discussed in this work are (i) Multi Action Dribble, (ii) Pass Prediction and (iii) Marking Decision. The Multi Action Dribbling strategy enabled CYRUS to succeed more often and to be safer when dribbling actions were performed during a game. The Pass Prediction enhanced our gameplay by predicting our teammate’s passing behavior, anticipating and making our agents collaborate better towards scoring goals. Finally, the Marking Decision addressed the multi-agent matching problem to improve CYRUS defensive strategy by finding an optimal solution to mark opponents’ players.

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