Abstrakt. RoboCup fotbollstävlingar anses vara bland de mest utmanande multi-robot kontraariska miljöer, på grund av deras höga dynamik och delvis observerbarhet av miljön. I detta dokument introducerar vi en metod baserad på en kombination av Monte Carlo sökning och dataaggregation (MCSDA) för att anpassa diskreta åtgärder fotbollspolitik för en försvarare robot till strategin för motståndaren laget. Genom att utnyttja en enkel representation av domänen utbildas en övervakad inlärningsalgoritm över en inledande insamling av data som består av flera simuleringar av mänskliga experters policyer. Monte Carlo policy rollouts genereras sedan och aggregeras till tidigare data för att förbättra den inlärda politiken under flera epoker och spel. Det föreslagna tillvägagångssättet har testats i stor utsträckning både på en fotbollsstyrd simulator och på riktiga robotar. Med hjälp av denna metod, vårt lärande robot fotboll laget uppnår en förbättring i boll avlyssningar, samt en minskning av antalet motståndares mål. Tillsammans med en bättre prestanda uppnås en övergripande effektivare positionering av hela teamet inom området.
I REF, istället, författarna lär sig politiken av en robot fotboll försvarare genom att imitera strategin för motståndaren spelare och gradvis förbättra den genom flera Monte-Carlo rollouts.
Using Monte Carlo Search With Data Aggregation to Improve Robot Soccer Policies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}