基于相似性矢量距的免疫遺傳算法在足球機器人決策子系統(tǒng)協(xié)調層中的應用.pdf

1、足球機器人比賽是近年來在國際上迅速開展起來的高技術對抗活動。足球機器人比賽系統(tǒng)涉及機器人、圖像處理、自動控制、通信、傳感以及人工智能等領域，目前足球機器人比賽已經成為研究多智能體系統(tǒng)和人工智能應用技術的重要實驗平臺。 從計算的角度來看，生物免疫系統(tǒng)是一個高度并行、分布、自適應和自組織的系統(tǒng)，具有很強的識別、學習和記憶能力。近年來，受生物免疫系統(tǒng)啟發(fā)而產生的人工免疫算法正在悄然興起。作為智能計算研究的新領域，人工免疫算法已經用于機

2、器學習、故障診斷、圖象處理、多智能體決策系統(tǒng)、網絡入侵檢測等領域，表現出卓越的性能和效率。 本文以MiroSot足球機器人中型組仿真比賽系統(tǒng)Middle LeagueSimuroSot為研究平臺，運用人工免疫算法的理論和應用做了一些研究工作。本文主要內容如下： (1)分析了MiroSot足球機器人比賽系統(tǒng)的四部分，分別是視覺子系統(tǒng)，決策子系統(tǒng)，通訊子系統(tǒng)和機器人子系統(tǒng)，并簡單介紹了各部分的工作機理。然后對MiroSot足

3、球機器人比賽系統(tǒng)的核心——決策子系統(tǒng)進行了深入的研究。本文采用了目前廣泛采用的決策子系統(tǒng)的三層控制決策模型，該模型把決策子系統(tǒng)分為協(xié)調層、運動規(guī)劃層、基本動作層，并重點針對協(xié)調層的兩部分，態(tài)勢分析和角色分配，進行了詳細的分析與設計。其中，態(tài)勢分析部分，本文在結合場地分區(qū)法與相對位置法優(yōu)缺點的基礎上，提出了綜合因素分析法，即在對比賽場地按一定規(guī)則分區(qū)的基礎上，同時考慮比賽的實時狀態(tài)信息；角色分配部分，本文提出了基于關鍵隊員(Key-pla

4、yer)自組織攻防比賽策略，并針對球在賽場的不同區(qū)域分別進行了討論，給每個機器人隊員分配具體的角色。 (2)在分析生物免疫系統(tǒng)功能、作用機理及特點的基礎上，通過對基本免疫遺傳算法的分析與總結，引入了基于相似性矢量距的免疫遺傳算法，并證明了算法的收斂性。該算法通過基于相似性矢量距選擇概率的選取把局部搜索和全局搜索有機地結合起來，在保留了最優(yōu)抗體的同時又保證了抗體的多樣性，避免了算法的未成熟收斂。通過兩類測試函數優(yōu)化實驗和TSP問題