Базові методи прийняття рішення в задачах групового управління в середовищі симулювання футболу інтелектуальних агентів

В даній статті представлені базові алгоритми прийняття рішення та моделі поведінки для інтелектуального агента, який діє в кооперації з союзниками на прикладі футболу. В якості засобу розробки та тестування алгоритмів використаний сервер для симулювання футболу з світових дослідницьких змагань «RoboCup»

Базові методи прийняття рішення в задачах групового управління в середовищі симулювання футболу інтелектуальних агентів

У даній статті наведено основні принципи та підходи до командної взаємодії інтелектуальних агентів, що використовуються у всесвітніх змаганнях 2D RoboCup simulation league. Відповідно до підходу – «Drop-in player challenge», розроблено та описано базові моделі поведінки, що були протестовані в середовищі моделювання 2D RoboCup simulator. Стаття стисло описує суть моделей поведінки супроводжуючи ілюстраціями та хід проведення експериментального тестування з результатами у вигляді таблиць. Підходом «Drop-in player challenge» почали займатися відносно недавно. Багато відомих команд, такі як Austrian Kangaroos, B-Human, Cerberus, що змагаються в основних лігах почали брати участь у змаганнях «змішаних» гравців. Це свідчить про потребу саме в такому типі взаємодії. Основна задача роботи – це вдосконалення взаємодії з союзними роботами, що мають інші кодові бази. Такі роботи не мають змоги комунікувати – тільки аналізувати дії союзних гравців і бути корисними для досягнення спільної мети. Також присутній елемент внутрішньо-командної конкуренції, коли задача агенту не тільки максимально допомогти союзним роботам, а і стати найрезультативнішим гравцем в команді. Тема основної роботи охоплює проблематику окремих випадків тактики гри команди, на кшталт, гри з застосуванням тільки нападаючих моделей поведінки, гри з застосуванням тільки оборонних моделей, різних комбінацій моделей поведінки для визначення глобального оптимуму виграшної тактики. За результатами тестування було визначено ефективність розроблених моделей поведінки, найкращі співвідношення застосувань моделей на полі, а також протестовані пограничні випадки застосування моделей, що підтвердило теоретичні передбачення. Бібл. 6, іл. 7, табл. 4

Autonomous Agents Modelling Other Agents: A Comprehensive Survey and Open Problems

Much research in artificial intelligence is concerned with the development of autonomous agents that can interact effectively with other agents. An important aspect of such agents is the ability to reason about the behaviours of other agents, by constructing models which make predictions about various properties of interest (such as actions, goals, beliefs) of the modelled agents. A variety of modelling approaches now exist which vary widely in their methodology and underlying assumptions, catering to the needs of the different sub-communities within which they were developed and reflecting the different practical uses for which they are intended. The purpose of the present article is to provide a comprehensive survey of the salient modelling methods which can be found in the literature. The article concludes with a discussion of open problems which may form the basis for fruitful future research.Comment: Final manuscript (46 pages), published in Artificial Intelligence Journal. The arXiv version also contains a table of contents after the abstract, but is otherwise identical to the AIJ version. Keywords: autonomous agents, multiagent systems, modelling other agents, opponent modellin