機器學習算法及其應用研究.pdf

1、機器學習是近年來興起的一門多領域交叉學科，其涉及到統(tǒng)計學、概率論、凸分析、逼近論和算法復雜度理論等多個學科。在機器學習理論中主要涉及到設計并分析一些可以讓計算機具有自主學習能力的算法。而機器人足球比賽是目前機器人研究中的應用課題之一，其涉及到了人工智能、智能控制和圖形圖像處理等多個領域。機器人足球比賽具有實時性、分布性、異步性、動態(tài)性等特點，它是一個標準的分布式人工智能研究平臺。對機器人足球比賽進行模擬仿真不僅可以節(jié)省資金，而且方便人們

2、研究算法的性能。
　　增強學習不需要先驗知識，實體可直接通過與環(huán)境進行交互獲取知識并修正行為策略，這些特性使增強學習在機器人足球比賽中獲得了廣泛應用。本文研究基于增強學習的機器人足球比賽算法和仿真，主要工作如下:
　　1，分析了增強學習的基本原理，著重研究了Q-Learning算法、瞬時差分算法和SARSA算法。在此基礎上，結(jié)合機器人足球比賽的特點，提出了一種改進的SARSA算法。
　　2，分析和搭建了機器人足球比賽的

3、仿真軟件平臺MSRS，對仿真中的增強學習算法進行了獎勵函數(shù)和行為函數(shù)的設計，并討論了行為選擇方法和狀態(tài)離散化等問題。
　　3，對改進的SARSA算法在機器人足球比賽的單實體環(huán)境下進行了仿真分析，在此基礎上，比較了SARSA和改進的SARSA算法在多實體環(huán)境之中的性能，仿真結(jié)果表明，改進的SARSA具有更多的智能體控球時間。
　　論文通過機器人足球比賽仿真平臺，研究了增強學習算法，仿真結(jié)果表明，應用增強學習算法可以更好的制定機