深層強化学習を用いた2 on 2サッカーゲームAIの報酬

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抄録

本稿では、複数のエージェントが協力し合うマルチエージェントシステムに機械学習を適用する。我々は、このようなシステムに対して機械学習により学習させたい結果について実験的に検証を行った。本稿では学習環境の構築やエージェントアーキテクチャにおいてユニティテクノロジーズが公開しているゲームエンジン"Unity"と機械学習フレームワーク"UnityML-Agents"を用いる。本稿において対象とする環境はエージェントが2対2で競争するサッカーゲームである。機械学習を用いてエージェントを学習させた場合の報酬の与え方とエージェントのふるまいの関係を実験的に検証した。

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