論文の概要: PlayBest: Professional Basketball Player Behavior Synthesis via Planning with Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04090v3
- Date: Tue, 16 Jul 2024 21:01:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 23:50:47.856415
- Title: PlayBest: Professional Basketball Player Behavior Synthesis via Planning with Diffusion
- Title（参考訳）: PlayBest: 拡散型プランニングによるプロバスケットボール選手の行動合成
- Authors: Xiusi Chen, Wei-Yao Wang, Ziniu Hu, David Reynoso, Kun Jin, Mingyan Liu, P. Jeffrey Brantingham, Wei Wang,
- Abstract要約: 本稿ではプレイヤーの意思決定を改善する方法であるPlayBest(PLAYer BEhavior DynamicThesis)を紹介する。
本研究では,NBA選手の運動追跡データから,拡散確率モデルを拡張し,環境動態を学習する。
以上の結果から,このモデルは,効率的なプレーを実現する合理的なバスケットボールコースの創出に優れることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.47841117058161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamically planning in complex 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 context-dependent decision-making. However, processing the diverse on-court signals and navigating the vast space of potential actions and outcomes make it difficult for existing approaches to swiftly identify optimal strategies in response to evolving circumstances. In this study, we formulate the sequential decision-making process as a conditional trajectory generation process. Based on the formulation, we introduce PlayBest (PLAYer BEhavior SynThesis), a method to improve player decision-making. We extend the diffusion probabilistic model to learn challenging environmental dynamics from historical National Basketball Association (NBA) player motion tracking data. To incorporate data-driven strategies, an auxiliary value function is trained with corresponding rewards. To accomplish reward-guided trajectory generation, we condition the diffusion model on the value function via classifier-guided sampling. We validate the effectiveness of PlayBest through simulation studies, contrasting the generated trajectories with those employed by professional basketball teams. Our results reveal that the model excels at generating reasonable basketball trajectories that produce efficient plays. Moreover, the synthesized play strategies exhibit an alignment with professional tactics, highlighting the model's capacity to capture the intricate dynamics of basketball games.
- Abstract（参考訳）: 複雑なシステムにおける動的計画は、様々な領域における意思決定を改善するために研究されている。
プロバスケットボールは、文脈に依存した意思決定を含む動的時空間ゲームの魅力的な例である。
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,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。
この定式化に基づき,プレイベスト (PLAYer BEhavior Synthesis) を導入する。
本研究では,NBA選手の運動追跡データから,拡散確率モデルを拡張し,環境動態を学習する。
データ駆動戦略を取り入れるために、補助値関数は対応する報酬で訓練される。
報奨誘導軌道生成を実現するため,分類器誘導サンプリングにより,値関数上の拡散モデルを条件とした。
本研究では,プロバスケットボールチームで採用されている選手と,生成された軌跡を対比し,シミュレーション研究によりPlayBestの有効性を検証した。
以上の結果から,このモデルは,効率的なプレーを実現する合理的なバスケットボールコースの創出に優れることが明らかとなった。
さらに、合成されたプレイ戦略はプロの戦術と一致しており、バスケットボールの試合の複雑なダイナミクスを捉えるためのモデルの能力を強調している。
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