論文の概要: Observation Denoising in CYRUS Soccer Simulation 2D Team For RoboCup 2024
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05623v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 03:15:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 18:56:27.521015
- Title: Observation Denoising in CYRUS Soccer Simulation 2D Team For RoboCup 2024
- Title（参考訳）: CYRUSサッカーシミュレーション2DチームによるRoboCup 2024の観測
- Authors: Nader Zare, Aref Sayareh, Sadra Khanjari, Arad Firouzkouhi,
- Abstract要約: サッカーシミュレーション2Dでは、効果的な意思決定には正確な観察が不可欠である。
本稿では,予測モデリングと交叉解析を利用するデノゲーションアルゴリズムを提案する。
提案手法は,ノイズや部分的データの影響を緩和し,ゲームプレイ性能を向上させることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In the Soccer Simulation 2D environment, accurate observation is crucial for effective decision making. However, challenges such as partial observation and noisy data can hinder performance. To address these issues, we propose a denoising algorithm that leverages predictive modeling and intersection analysis to enhance the accuracy of observations. Our approach aims to mitigate the impact of noise and partial data, leading to improved gameplay performance. This paper presents the framework, implementation, and preliminary results of our algorithm, demonstrating its potential in refining observations in Soccer Simulation 2D. Cyrus 2D Team is using a combination of Helios, Gliders, and Cyrus base codes.
- Abstract（参考訳）: サッカーシミュレーション2D環境では、効果的な意思決定には正確な観察が不可欠である。
しかし、部分的な観測やノイズの多いデータといった課題は性能を損なう可能性がある。
これらの問題に対処するために,予測モデリングと交叉解析を活用して観測精度を向上する復調アルゴリズムを提案する。
提案手法は,ノイズや部分的データの影響を緩和し,ゲームプレイ性能を向上させることを目的としている。
本稿では,このアルゴリズムのフレームワーク,実装,および予備的な結果について述べる。
Cyrus 2D TeamはHelios、Gliders、Cyrusベースコードの組み合わせを使用している。
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