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文檔簡介
1、Robocup機器人足球系統(tǒng)是一個典型的多智能體系統(tǒng),同時也是一個典型的多智能體協(xié)作與競爭系統(tǒng),它為分布式人工智能的研究提供了一個標準的試驗平臺。多智能體學習與協(xié)作是當今人工智能領域研究的難點與熱點,機器人足球系統(tǒng)涉及到多個機器人的協(xié)同工作,實時性很強,在這種環(huán)境下研究智能體的學習問題和多智能體的協(xié)作問題具有很大的挑戰(zhàn)。本文以全自主的機器人足球為背景,主要針對智能體學習和多智能體協(xié)作兩方面進行了深入的研究。 在智能體學習方面,考
2、慮到強化學習算法需要離散化狀態(tài)空間和行為空間,而機器人足球系統(tǒng)是一個連續(xù)的空間,如果對所有變量進行離散必然導致維數(shù)災難,且無法在實際系統(tǒng)中實現(xiàn)。在此基礎上設計了改進算法,選擇只離散化輸入狀態(tài),同時將強化學習和在線搜索相結合,該方法提高了搜索速度和踢球動作的成效。 在多智能體協(xié)作研究方面,針對機器人足球的動態(tài)、不確定環(huán)境因素對智能體行為、協(xié)作的影響,智能體如何在不確定環(huán)境下進行協(xié)作就成為一個關鍵的問題。本文詳細論述了三種已經(jīng)應用到
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