机器人足球

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基于神经网络的批强化学习在Robocup中的应用被引量：3
《计算机技术与发展》2009年第7期98-101,共4页李龙澍 葛瑞峰 王慧萍 
安徽省自然科学基金(050420204);安徽省高校拔尖人才基金(05025102);安徽省自然科学研究项目(2006KJ098B)
模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多智能体系统的一个通用的实验平台,通过它可以来检验各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点。针对在复杂条件下的使用传统Q学习方法所产生的收敛速度缓慢和泛化能力不强...
关键词：批Q-学习 神经网络 智能体 机器人足球比赛 
基于影响图的传球训练策略的实现被引量：1
《计算机技术与发展》2008年第12期245-247,250,共4页张润梅 
安徽省自然科学基金(2006KJ036B);安徽建筑工业学院青年基金(2005jq1144)
影响图是决策问题的图形表示,利用影响图可以有效地解决智能Agent的行为选择,而传球问题就是球员Agent选择传球速度和角度的问题。建立了一个基于影响图的传球模型,并根据该模型创建一个评价传球效果的效用函数;然后利用由教练程序改写...
关键词：机器人足球 影响图 训练 传球 
基于Q学习的Agent智能防守策略研究与应用被引量：6
《计算机技术与发展》2008年第12期106-108,112,共4页马勇 李龙澍 李学俊 
国家自然科学基金(60273043);安徽省自然科学基金(050420204);安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2007B153)
模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个通用的实验平台,通过它可以来评价各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点。针对RoboCup仿真中的守门员防守问题,基于Q学习算法,描述了在特定场景中应用...
关键词：Q学习 智能体 机器人足球比赛 防守策略 
基于退火进化算法的机器人足球策略研究被引量：1
《计算机技术与发展》2008年第2期101-103,共3页杜秀全 程家兴 
国家自然科学基金(60273043);安徽省高校学科拔尖人才基金(05025102);安徽大学研究生创新项目(20073056)
针对一般遗传算法存在的一个显著的问题:"早熟收敛"与"快速收敛"之间的矛盾,解决早熟收敛的基本思想就是保持群体中个体的多样性,而模拟退火接受准则(即Metropolis准则)可以解决这方面的问题,可以避免搜索陷入局部极值,确保找到问题的...
关键词：遗传算法 模拟退火 足球机器人 METROPOLIS 
基于动态目标驱动的RoboCup进攻策略的研究
《计算机技术与发展》2008年第1期84-86,共3页马勇 李龙澍 李学俊 
国家自然科学基金(60273043);安徽省自然科学基金(050420204);安徽省高校学科拔尖人才基金(05025103)
模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点。为了解决传统进攻策略中进攻重点难以确定的问题,基于动态目标驱动模型,深入研究了中路进攻策略,提出了动态评估传球时...
关键词：动态目标驱动 智能体 机器人足球比赛 进攻策略 
分层技术在机器人足球中的应用研究
《计算机技术与发展》2007年第3期73-76,共4页柯立堃 程家兴 
国家自然科学基金(60273043);安徽省高校学科拔尖人才基金(05025102);安徽省自然科学基金(050420204)
多智能体学习是多智能体系统和机器学习等研究领域的交叉。由于多智能体系统的复杂性,研究者们采用基于分层的机器学习的方法来解决。设计了一个基于分层技术的决策子系统,在此基础上,使用机器学习的方法对分层之后的决策学习和技能学...
关键词：分层技术 分层学习 决策系统 机器学习 
非通讯多Agent协作在RoboCup中的应用被引量：1
《计算机技术与发展》2006年第4期90-92,共3页郭博 程家兴 张大强 
智能体的行为预测是多智能体系统中的一个具有挑战性的问题。根据多agent系统(MAS)中的研究,为了提高进攻的速度,文中将一种新的合作策略引入到机器人足球中。首先,介绍了MAS的特点。同时,引入了一种agent削减算法来进行行为决策。进一...
关键词：行为预测 非通讯 机器人足球 协作 
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