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サッカーゲームにおける味方選手の行動決定アルゴリズム

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サッカーゲームにおける味方選手の行動決定アルゴリズム
1 はじめに
サッカーやバスケットボールなどの多対多で対戦する
テレビゲームでは、1 つのチームを 1 人の人間 (プレイ
ヤー) が操作する。プレイヤーのチームが攻めている時
は、ボールを持っている選手をプレイヤーが操作する。
この時、同じチームの他の選手(味方選手)の行動は、プ
レイヤーが操作している選手に合わせ、AI(コンピュー
タ) が決定するのが主流である。しかし、この味方選手
の行動の決定方法に関する研究については、ほとんど報
告されていない。
サッカーの試合における行動を人工知能に学習させる
手法は、RoboCup を通じて多数発表されている [1][2]。
しかし、これらの論文はサッカーエージェント同士の協
調行動を学習させる事が目的であり、人間との協調行動
が目的ではない。
サッカーゲームに適用することを考えると、プレイ
ヤーとコンピュータが、お互いの考えを理解する必要が
ある。そこで本研究では、プレイヤーとコンピュータが
対戦するサッカーゲームにおいて、プレイヤーが攻撃を
行う時の味方選手の行動決定アルゴリズムを提案する。
プレイヤーがパスをまわしながら攻める場合はパスをす
る行動を支援し、ドリブルで突破するような攻め方をす
る場合はドリブルをする行動を支援するといったように、
味方選手がプレイヤーの思い通りに動くようなアルゴリ
ズムを目指す。
これによって、プレイヤーが操作していない選手もプ
レイヤーの考えに応じた行動を取ることになり、ゲーム
がより面白くなると考えられる。
図 1 行動を予測するベイジアンネットワークモデル
2 解決すべき課題とアプローチ
1 つ目の課題として、「プレイヤーの思い通り」とはど
のようなことなのかを理解するために、プレイヤーの考
えを推測することがある。それを実現するため、プレイ
ヤー側のチーム全体としての攻撃方法や、攻撃の結果を
基に、ベイジアンネットワーク (BN) を用いて、プレイ
ヤーの行動を予測する。
2 つ目は、「プレイヤーの思い通り」になるような行動
をとることである。味方選手としての行動を実現するた
めに、隠れマルコフモデル (HMM) を用いる。その行
動をプレイヤーの思い通りにするために、BN で得られ
た選択確率を用いて、HMM の各確率を決定する。
以上より、本稿で提案するアルゴリズムは、(1) BN を
用いてプレイヤーの行動を予測し、(2) HMM を用いて
行動を決定するといった手法をとる。
図2
行動決定のための隠れマルコフモデル
4 プレイヤーの行動の予測
プレイヤーの行動を予測するためのベイジアンネット
ワークモデルを図 1 に示す。このモデルから、
「味方選手
がある行動をとった時に、プレイヤーがある行動をとる
確率」を求める。ここでいう「味方選手の行動」とは、パ
スによる攻撃の支援と、ドリブルによる攻撃の支援の 2
種類である。また、
「プレイヤーの行動」は、パスを回し
ながら攻める攻撃と、パスを回さずに攻める攻撃の 2 種
類である。これらの組み合わせである 4 通りの確率を求
める。
5 予測結果に対する自身の行動の決定
味方選手自身の行動は、階層型 HMM を用いて決定す
る。この階層型 HMM は、第 1 階層がどのような戦術を
3 サッカーゲームのルール
とるか、第 2 階層がその戦術を取るためにはどのような
今回用いるサッカーゲームは、相手選手のゴールのみ
行動をとるべきかを考え、それらから、「停止」「走行」
存在するハーフコートで行なう。また、人数は 1 チーム 「いずれかの方向に方向転換」のうち、どの行動をとるの
3 人でゴールキーパーは存在せず、オフサイドも無いと かを決定する、といったものにする。
する。プレイヤーのチームが常に攻撃を行なうものとし、
また、この階層型 HMM を 2 つ用意し、それぞれ、パ
ボールがフィールドの外に出る、ボールが相手チームの
ス中心の攻め方を支援する HMM、ドリブル中心の攻め
選手に取られる、ボールがゴールに入るのいずれかを満
方を支援する HMM として扱う。パス中心の攻め方を支
たした場合、1 試合が終了する。プレイヤーが操作する
援する HMM では、一番近くにいる相手選手から離れる
のはボールから一番近い選手であり、それ以外の選手の
ように方向転換しやすいようにする。ドリブル中心の攻
行動は本研究のアルゴリズムが決定する。
め方を支援する HMM では、一番近くにいる相手選手の
いる方向に近づくように方向転換しやすいようにする。
ドリブルを中心に攻めるか、パスを中心に攻めるか
の状態遷移確率は、前節で求めた、プレイヤーの選択
確率を用いる。それ以外の状態遷移確率、出力確率は
Baum-Welch アルゴリズムを用いて求める。
なお、この HMM を実装して実験を行った結果、ドリ
ブルを支援する行動をとった時に、味方選手が相手選手
が張り付いたまま動かないことが何度かあった。そこで、
相手選手との位置関係だけでなく、ボールを持っている
選手の位置関係も考慮するようにした。その HMM を図
2 に示す。
6 実験
25 人の学生に、サッカーゲームをやってもらう実験を
行なった。提案手法に基づいて動く選手が味方である場
合と、RoboCup 向けに提案された、プレイヤーの意図に
関する推論を行なわず、HMM を用いた行動決定をする
手法 [2] に基づいて動く選手が味方である場合で、それぞ
れ 30 試合ずつ人間との対戦を行なった。30 試合終わっ
たあとで、被験者に、
• 面白かったか (10 段階評価)
• 味方選手は自分の思ったとおりに動いてくれたか
(10 段階評価)
• 味方選手はどのように動いたか (自由記述)
の 3 つのアンケートに答えてもらった。
7 結果
アンケートの 10 段階評価の結果を図 3 に示す。提案
手法の方が面白かった人がわずかに多かったが、思い通
り動いたかについては、どちらとも言えない結果となっ
たと言える。
次に、自由記述欄をもとに、味方選手がどのように動
いたのかを調べる。
提案手法の方が面白かったという被験者は、提案手法
における味方選手の動きについて、「広がるように動い
た」
「敵選手から離れた」などと回答していた。このこと
から、味方選手は相手チームの選手から離れ、パス中心で
攻める行動を支援するように動き、その結果、この被験者
の思った通りにパスをまわしながら攻撃できたことが分
かる。実際に試合中の動きを確認したところ、マークの
外れた選手にパスを回し、そこからドリブルしてシュー
トする、という動きが確認できた。パスを回した直後の
状態を図 4 に示す。
既存手法の方が面白かったという被験者は、提案手法
における味方選手の動きについて、
「敵選手を振り切れな
かった」などと回答していた。しかし、この被験者の場
合でも、味方の選手から離れ、パスを受け取ろうと動い
ていることが確認できた。
8 おわりに
本研究では BN を用いて行動を予測し、HMM を用い
て行動を決定するという手法を提案した。そして、実験
より、既存の手法より面白くなることが確認できた。
今後の課題は、他の守備の行動パターンに対しても、
本手法を用いた攻撃方法が有効であるかの検証が挙げら
れる。
図3
図4
実験結果
思った通りに動いた結果
参考文献
[1] 熊田陽一郎, 植田一博:「予測能力を持つサッカーエー
ジェントによる協調戦術の獲得」, 人工知能学会論文
誌,16 巻 1 号,p120-127, 2001.
[2] 野田五十樹,「HMM による協調動作の模倣学習」, 第
17 回人工知能学会全国大会, p.207-210, 2001.
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