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| dc.description.abstract | In this paper, a new approach to automatically generating game strategies based on the game conditions is presented. A game policy is defined and applied by a human coach who establishes the attitude of the team for defending or attacking. A simple neural net model is applied using current and previous game experience to classify the game’s parameters so that the new game conditions can be determined so that a robotic team can modify its strategy on the fly. Results of the implemented model for a robotic soccer team are discussed. | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | SPRINGER | |
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| dc.title | GENERATING DYNAMIC FORMATION STRATEGIES BASED ON HUMAN EXPERIENCE AND GAME CONDITIONS | |
| dc.type | Capitulo de libro | |
