近年、自動ロボットの普及により、強化学習や深層学習への期待が高まっており、その技術を使った研究が行われている。その中でも、複数のエージェントを用いてそのエージェント同士が協調動作を行うかという点について注目した。本研究では、協調的な動作が多いサッカーフィールドを環境のモデルとし、深層学習を用いて多対多のサッカーができるようになることを目的とする。攻撃側はドリブルやパス、シュート、守備側はパスカットやインターセプトなどの行動をとる。その際に、攻撃側と守備側のそれぞれで協調的な動作が行われた場合の報酬設定などについても考察する。
