主催: 日本知能情報ファジィ学会
会議名: 第34回ファジィシステムシンポジウム
回次: 34
開催地: 名古屋大学
開催日: 2018/09/03 - 2018/09/05
RoboCup サッカーシミュレーション 2D リーグにおいて,ほとんどのチームは行動選択時に評価関数を用いている.評価関数を調整することはチーム性能に強く影響する.本論文ではチーム性能を向上させる手法として,ニューラルネットワークを用いた強豪チームの評価関数モデリングを提案する.ゲームログから抽出した強豪チームの行動列に教師信号を与えることで,ニューラルネットワークの重みを更新する.RoboCup 2017 サッカーシミュレーション 2D リーグで優勝したチームの行動列を教師データとして学習させた結果,勝率や得点などのチーム性能が向上した.