抄録
F-031
RoboCupSoccerにおけるQ学習を用いた対人守備の学習
RoboCupSoccerにおけるQ学習を用いた対人守備の学習
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．
