抄録
F-031
RoboCupSoccerにおけるQ学習を用いた対人守備の学習
◎水島 諒・穴田 一(東京都市大)
近年,「ゲームAI」の開発が盛んである.そして,チェスや将棋,囲碁といったゲームにおいてAIが人間のチャンピオンに勝利するといった事も起きている.サッカーゲームではRoboCupと呼ばれる世界大会が行われており,移動可能範囲が広いことや,計算時間が制限されていること,複数人同士の対戦であることから、前述のゲームより難しいと考えられている.そして,RoboCupで使用されているチームモデルの多くは試合の状況によって動き方を変化させていない.しかし,試合の状況によって最適な動き方をしなければならない.そこで,本研究ではQ学習を用いて試合の状況を認識し,その時の最適な動き方を学習し,その有効性を確認した.