【摘 要】
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该文的主要研究工作如下:1)在研究了各种智能体结构设计方法的基础上,选择了层结构作为RoboCup智能体的结构,针对原先层结构的误差累积问题,采取了一种改进的层结构,加入了一
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该文的主要研究工作如下:1)在研究了各种智能体结构设计方法的基础上,选择了层结构作为RoboCup智能体的结构,针对原先层结构的误差累积问题,采取了一种改进的层结构,加入了一个协调层,用于对决策信息进行评价,并对明显错误的信息进行更正.2)为了解决多智能体间的协作问题,该文制定了一个合作协议,包括两部分内容:其一是采用一种基于形势的动态阵型SBDF,来定义各球员间的合作关系;其二是制定了一种基于目标的通讯协议,通过智能体之间有限的通讯来加强协作.3)针对RoboCup仿真环境中运动的不可预测性,该文采用离线学习的方法来学习截球等底层技术.在总结了两种不同求解方法的基础上,提出了一种基于神经网络的改进二分法,较好地降低了噪声所造成的干扰影响.4)在用机器学习的方法对智能体团队合作关系进行学习时,该文提出了采用自适应神经模糊推理系统来学习传球队员间的合作关系,并将其成功地应用于比赛中的传球分析.在以上研究的基础上,该文用面向对象的方法设计了一支仿真球队.并且代表上海大学参加了2001年8月在昆明举行的中国RoboCup2001比赛,获得了仿真组全国二等奖,由此验证了上述方法的可行性和有效性.
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