The RoboCup Soccer Simulator is a multi-agent soccer simulator used in competitions to simulate soccer playing robots. These competitionsare mainly held to promote robotics and AI research by providing a cheap and accessible way to program robot-like agents. In this report alearning multi-agent soccer team is implemented, described and tested.Policy Gradient Reinforcement Learning (PGRL) is used to train and alter the strategical decision making of the agents. The results show that PGRL improves the performance of the learningteam. But when the gap in performance between the learning team and the opponent is big the results were inconclusive. ; RoboCup Soccer Simulator är en multiagent fotbollssimulator som används i tävlingar för att simulera robotar som spelar fotboll. Dessa tävlingar hålls huvudsakligen för att marknadsföra forskning inom robotik och articiell intelligens genom att tillhandahålla ett billigt och lättillgängligt sätt att programmera robotlika agenter. I denna rapportbeskrivs och testas en implementation av ett multiagentfotbollslag. PolicyGradiend Reinforcement Learning (PGRL) används för att träna ochförändra lagets beteende. Resultaten visar att PGRL förbättrar lagets prestanda, men närlagets prestanda skiljer sig avsevärt från motståndarens blir resultatetofullständigt.3


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    Multi-agent system with Policy Gradient Reinforcement Learning for RoboCup Soccer Simulator


    Contributors:

    Publication date :

    2014-01-01


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English



    Classification :

    DDC:    629



    RoboCup Soccer Leagues

    Nardi, Daniel / Noda, Itsuki / Ribeiro, A. Fernando et al. | BASE | 2014

    Free access

    Multi Agent Reinforcement Learning for Gridworld Soccer Leadingpass

    Sari, Safreni Candra / Prihatmanto, Ary Setijadi / Kuspriyanto | Springer Verlag | 2013


    Multi Agent Reinforcement Learning for Gridworld Soccer Leadingpass

    Sari, S.C. / Prihatmanto, A.S. / Kuspriyanto | British Library Conference Proceedings | 2013


    VIENA: VIsual ENvironment for Analyzing RoboCup Soccer Teams

    Iglesias Martínez, José Antonio / Palacín, Miguel Ángel / Ledezma Espino, Agapito Ismael et al. | BASE | 2010

    Free access

    DECENTRALIZED POLICY GRADIENT DESCENT AND ASCENT FOR SAFE MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING

    LU SONGTAO / HORESH LIOR / CHEN PIN-YU et al. | European Patent Office | 2023

    Free access