Sammanfattning Inom konkurrensområden kan viss kunskap om motståndaren ge spelarna en klar fördel. Denna idé ledde många människor att föreslå metoder för att förvärva modeller av motståndare, baserat endast på observation av deras input-output beteende. Om motståndare utgångar kunde nås direkt, en modell kan konstrueras genom att mata en maskin inlärningsmetod med spår av beteendet hos motståndaren. Så är dock inte fallet i Robocup-domänen där en agent inte har direkt tillgång till motståndarens in- och utgångar. I stället ser agenten motståndarens beteende från sin egen synvinkel och ingångar och utgångar (åtgärder) måste härledas från observation. I den här artikeln presenterar vi en metod för att modellera lågt beteende hos enskilda motståndare. Först bygger vi en klassificering för att dra slutsatser och märka motståndare åtgärder baserat på observation. För det andra, vår agent observerar en motståndare och märker sina handlingar med hjälp av den tidigare klassificeraren. Från dessa observationer, maskininlärning tekniker generera en modell som förutsäger motståndare åtgärder. Slutligen använder agenten modellen för att förutse motståndare åtgärder. För att testa våra idéer skapade vi en arkitektur, ombo (opponentmodellering baserad på observation). Med hjälp av ombo kan en anfallsagent förutse målvaktsåtgärder. Resultat visar att i detta strejk-mål-scenario, poäng är betydligt högre med hjälp av den förvärvade motståndarens modell av åtgärder.
Agapito m.fl. Ref presenterade OMBO, en motståndare modelleringsmetod baserad på observationer.
1 OMBO: An opponent modeling approach
{'venue': 'AI Commun.', 'journal': 'AI Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}