機器人足球仿真比賽中多智能體協(xié)作策略的研究.pdf

1、本文針對多智能體的協(xié)作策略，探討了多智能體協(xié)作策略在機器人足球仿真比賽中的應(yīng)用。在比賽中，每個智能體(球員)都具有定向跑步、帶球、傳球、接球、避碰等個體技能。這些智能體通過任務(wù)分解、多級學(xué)習(xí)、動態(tài)角色分配等實時策略，構(gòu)造球隊的站位、隊形和隊員的行為模式，以實現(xiàn)球隊在比賽過程中的協(xié)調(diào)。 本文從以下方面進(jìn)行闡述： 首先，介紹了多智能體系統(tǒng)理論及其應(yīng)用，回顧了國內(nèi)外各個優(yōu)秀研究機構(gòu)在該領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，并據(jù)此制定了本課題研究的基

2、本方針；隨后，詳細(xì)介紹了足球仿真平臺的各種特性，包括感覺模型、位移模型、動作模型、異構(gòu)球員和比賽模式等，并說明了新版本對舊版本的修正。 其次，研究了機器人足球仿真比賽中智能體的體系架構(gòu)。在智能體的系統(tǒng)分析中，先用結(jié)構(gòu)化模型劃分了智能體系統(tǒng)的層次和模塊，并確定了各個線程和各個模塊的關(guān)系，然后從面向?qū)ο蟮慕嵌?，分別用UML類圖和序列圖描述了智能體系統(tǒng)各模塊之間的關(guān)系；在智能體的系統(tǒng)設(shè)計中，根據(jù)系統(tǒng)分析階段提出的系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計了基于P

3、V操作的多線程協(xié)作策略，使智能體更能適應(yīng)比賽環(huán)境的要求。 再次，從智能體的視覺、聽覺和視/聽覺融合等角度，針對其存在的局限性，提出了智能體的視覺模型的改進(jìn)策略、智能體間的通信策略和信息融合策略，實驗表明本文所提出的策略極大地增強了智能體獲取信息的能力。然后，提出了多智能體之間協(xié)作的宏觀策略，并用形式化的方式說明了球隊宏觀策略和球員微觀行為間的關(guān)系，根據(jù)所指定的宏觀策略，用靜態(tài)和動態(tài)兩種方法，從陣型、角色分配和動作選擇三個方面實現(xiàn)