群集智能方法研究及其在RoboCup進(jìn)攻策略中的應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，群集智能已成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向，具有重要的軍事、民用價(jià)值。群集智能系統(tǒng)以生物種群為參考目標(biāo)，重點(diǎn)研究群體的智能行為。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，群集智能理論在多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System)中的應(yīng)用研究已經(jīng)成為人工智能研究的熱點(diǎn)。機(jī)器人世界杯足球錦標(biāo)賽(RoboCup(Robot World Cup））在實(shí)時(shí)異步、有噪聲的對(duì)抗環(huán)境下，研究多智能體的決策和合作。作為國(guó)際上一項(xiàng)為提高相關(guān)領(lǐng)域的教育和研究

2、水平而舉行的大型比賽和學(xué)術(shù)活動(dòng)，RoboCup提供了機(jī)器人足球比賽這一標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)來(lái)促進(jìn)分布式人工智能、智能機(jī)器人技術(shù)及其他相關(guān)領(lǐng)域的研究與發(fā)展。
　　 本論文以群集智能方法為理論背景，以RoboCup 2D足球仿真為平臺(tái)，研究了一種群集智能算法K-PSO在Apollo2D球隊(duì)進(jìn)攻策略關(guān)鍵性問題中的應(yīng)用。
　　 本文首先簡(jiǎn)要地概括了群集智能的基本原理，優(yōu)點(diǎn)以及應(yīng)用前景。
　　 隨后針對(duì)群集智能算法K-PSO，分別從微

3、觀和宏觀上對(duì)K-PSO算法作理論分析和研究。微觀方面，通過差分方程及Z變換，討論算法參數(shù)與粒子運(yùn)動(dòng)軌跡的穩(wěn)定性之間的關(guān)系；宏觀方面，則是在對(duì)粒子群狀態(tài)作嚴(yán)格數(shù)學(xué)定義的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)理論來(lái)分析算法的收斂性。隨后通過對(duì)4種高維函數(shù)的優(yōu)化仿真測(cè)試驗(yàn)證了K-PSO算法的收斂性。
　　 最后，本文對(duì)Apollo2D球隊(duì)在進(jìn)攻時(shí)所運(yùn)用的進(jìn)攻策略技術(shù)和動(dòng)態(tài)角色分配進(jìn)行了理論總結(jié)同時(shí)針對(duì)球隊(duì)仍存在的不足引入了基于K-PSO算法的群體進(jìn)攻優(yōu)化策