論文の概要: An Integrated Framework for Team Formation and Winner Prediction in the
FIRST Robotics Competition: Model, Algorithm, and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00031v1
- Date: Sat, 6 Jan 2024 23:11:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-04 05:24:07.214254
- Title: An Integrated Framework for Team Formation and Winner Prediction in the
FIRST Robotics Competition: Model, Algorithm, and Analysis
- Title（参考訳）: 第1回ロボティクスコンペティションにおけるチーム形成と勝者予測のための統合フレームワーク:モデル,アルゴリズム,分析
- Authors: Federico Galbiati, Ranier X. Gran, Brendan D. Jacques, Sullivan J.
Mulhern, Chun-Kit Ngan
- Abstract要約: 本手法をFIRSTロボティクスコンペティションの起草プロセスに適用する。
まず,チーム全体のパフォーマンスに基づいて,個々のメンバのパフォーマンスを推定する手法を開発した。
チーム形成を最適化するためにアライアンス最適化アルゴリズムを開発し、優勝チームを予測するためにディープニューラルネットワークモデルを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research work aims to develop an analytical approach for optimizing team
formation and predicting team performance in a competitive environment based on
data on the competitors' skills prior to the team formation. There are several
approaches in scientific literature to optimize and predict a team's
performance. However, most studies employ fine-grained skill statistics of the
individual members or constraints such as teams with a set group of members.
Currently, no research tackles the highly constrained domain of the FIRST
Robotics Competition. This research effort aims to fill this gap by providing
an analytical method for optimizing and predicting team performance in a
competitive environment while allowing these constraints and only using metrics
on previous team performance, not on each individual member's performance. We
apply our method to the drafting process of the FIRST Robotics competition, a
domain in which the skills change year-over-year, team members change
throughout the season, each match only has a superficial set of statistics, and
alliance formation is key to competitive success. First, we develop a method
that could extrapolate individual members' performance based on overall team
performance. An alliance optimization algorithm is developed to optimize team
formation and a deep neural network model is trained to predict the winning
team, both using highly post-processed real-world data. Our method is able to
successfully extract individual members' metrics from overall team statistics,
form competitive teams, and predict the winning team with 84.08% accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,チーム形成に先立って,競争環境におけるチーム形成の最適化とチームパフォーマンス予測のための分析的アプローチを開発することを目的とする。
チームのパフォーマンスを最適化し予測するための科学的文献には、いくつかのアプローチがある。
しかし、ほとんどの研究は、個々のメンバーの細かなスキル統計や、メンバーのグループのチームのような制約を用いている。
現在、FIRSTロボティクスコンペティションの厳しい領域に対処する研究は行われていない。
この研究は、競争環境におけるチームのパフォーマンスを最適化し予測する分析方法を提供することによって、このギャップを埋めることを目的としています。
本手法を第1回ロボティクスコンペティションの草案作成プロセスに適用し, 年々スキルが変化し, チームメンバーがシーズンを通じて変化し, 各試合の表層的な統計データのみを持ち, コンペティション形成が競争成功の鍵となる分野である。
まず,チーム全体のパフォーマンスに基づいて,個々のメンバのパフォーマンスを推定する手法を開発した。
チーム形成を最適化するためにアライアンス最適化アルゴリズムが開発され、高い処理後実世界のデータを使用して勝利チームを予測するためにディープニューラルネットワークモデルが訓練される。
我々の手法は、チーム統計全体から個々のメンバーのメトリクスを抽出し、競争力のあるチームを形成し、84.08%の精度で勝利チームを予測できる。
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