論文の概要: Professional Basketball Player Behavior Synthesis via Planning with Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04090v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 03:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:07:36.127556
• Title: Professional Basketball Player Behavior Synthesis via Planning with Diffusion
• Title（参考訳）: 拡散を考慮したプロバスケットボール選手行動合成
• Authors: Xiusi Chen, Wei-Yao Wang, Ziniu Hu, Curtis Chou, Lam Hoang, Kun Jin, Mingyan Liu, P. Jeffrey Brantingham, Wei Wang
• Abstract要約: 本稿では,プレーヤ意思決定を支援するPLAYBEST(PLAYer BEhaviorThesis)を紹介する。 我々は,NBA選手の運動追跡データから,複数エージェントの環境動態を学習する。 以上の結果から,このモデルは,効率的にプレーできる高品質なバスケットボールコースの創出に優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.82874096729939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamically planning in multi-agent systems has been explored to improve decision-making in various domains. Professional basketball serves as a compelling example of a dynamic spatio-temporal game, encompassing both concealed strategic policies and decision-making. However, processing the diverse on-court signals and navigating the vast space of potential actions and outcomes makes it difficult for existing approaches to swiftly identify optimal strategies in response to evolving circumstances. In this study, we first formulate the sequential decision-making process as a conditional trajectory generation process. We further introduce PLAYBEST (PLAYer BEhavior SynThesis), a method for enhancing player decision-making. We extend the state-of-the-art generative model, diffusion probabilistic model, to learn challenging multi-agent environmental dynamics from historical National Basketball Association (NBA) player motion tracking data. To incorporate data-driven strategies, an auxiliary value function is trained using the play-by-play data with corresponding rewards acting as the plan guidance. To accomplish reward-guided trajectory generation, conditional sampling is introduced to condition the diffusion model on the value function and conduct classifier-guided sampling. We validate the effectiveness of PLAYBEST via comprehensive simulation studies from real-world data, contrasting the generated trajectories and play strategies with those employed by professional basketball teams. Our results reveal that the model excels at generating high-quality basketball trajectories that yield efficient plays, surpassing conventional planning techniques in terms of adaptability, flexibility, and overall performance. Moreover, the synthesized play strategies exhibit a remarkable alignment with professional tactics, highlighting the model's capacity to capture the intricate dynamics of basketball games.
• Abstract（参考訳）: 多様な領域における意思決定を改善するために,マルチエージェントシステムの動的計画法が検討されている。 プロバスケットボールはダイナミックな時空間試合の魅力的な例であり、隠れた戦略方針と意思決定の両方を含んでいる。 しかし,様々なオンコート信号の処理や潜在的な行動や成果の膨大な空間のナビゲートは,進化する状況に対応する最適な戦略を迅速に特定することが困難である。 本研究ではまず,条件付き軌道生成プロセスとして逐次決定過程を定式化する。 さらに,プレーヤ意思決定の促進手法であるPLAYBEST(PLAYer BEhavior Synthesis)を紹介する。 我々は,NBA選手の運動追跡データから,最先端の生成モデルである拡散確率モデルを拡張して,マルチエージェント環境の動態を学習する。 データ駆動戦略を組み込むために、プランガイダンスとして対応する報酬と共にプレイバイプレイデータを用いて補助値関数を訓練する。 報酬誘導軌道生成を実現するため、値関数上の拡散モデルに条件付きサンプリングを導入し、分類器誘導サンプリングを行う。 実世界のデータから総合的なシミュレーション研究を行い, プロバスケットボールチームとプロバスケットボールチームの比較を行い, プレイベストの有効性を検証した。 提案手法は, 適応性, 柔軟性, 総合性能の観点から, 従来の計画手法を超越した, 高性能なバスケットボールコースの創出に優れていた。 さらに、合成されたプレイ戦略はプロの戦術と顕著な一致を示し、バスケットボールの試合の複雑なダイナミクスをとらえるモデルの能力を強調した。

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