【摘 要】
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本文首先介绍了多智能体系统，并回顾了机器人足球世界杯赛事，然后研究了机器人足球仿真比赛中多智能体系统的构建，即设计并实现了一支机器人足球仿真比赛队伍BJUT。本文的主要研
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本文首先介绍了多智能体系统，并回顾了机器人足球世界杯赛事，然后研究了机器人足球仿真比赛中多智能体系统的构建，即设计并实现了一支机器人足球仿真比赛队伍BJUT。本文的主要研究工作包括：
1、应用了经典的智能体体系结构，将智能体架构分为建模模块、通讯模块、信息解释及分析模块、决策模块等，从而分解了整个智能体的设计难度；
2、给出了在实时、有噪声、对抗性和时间紧迫的多智能体系统下的BJUT仿真球队的体系结构；
3、详细介绍了决策树算法，并将C5.0算法应用于解决传球问题。Agent利用该算法产生决策树进行传球决策，同时通过执行其他动作来调整可控因素，从而进一步提到了传球的成功率；
4、将Q-Learning算法应用于RoboCup带球。该方法改变了传统算法中的动作选择集，使用角度和力量的选择代替了动作选择，实验证明了其有效性；
5、将基于ASPL(ActionSelectionPriorityLevel)模型的多智能体强化学习方法用于解决RoboCup中多智能体协作问题。将上述的体系结构和Q-Learning算法相结合，应用多智能体学习方法对Agents进行训练，从而有效地提高了整个球队的协作能力。
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