【摘 要】
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针对连续环境下的多机器人追捕一逃跑问题，提出一种基于人工神经网络的方法，利用增强拓扑神经演化(NEAT)方法自动生成并优化控制单个机器人行为的神经网络，并通过联合单个机
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉 430074
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针对连续环境下的多机器人追捕一逃跑问题，提出一种基于人工神经网络的方法，利用增强拓扑神经演化(NEAT)方法自动生成并优化控制单个机器人行为的神经网络，并通过联合单个机器人之间的行为实现多机器人协调控制。该方法避免了传统的人工设计神经网络所存在的缺陷。仿真实验显示：迭代50代后即可实现有效的围捕行为，其结果证明了该方法可成功实现多机器人合作完成对入侵者的围捕。
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