【摘 要】
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针对URWPGSim2D仿真平台,为实现机器鱼快速、准确的调整,本文将机器鱼的状态定义为＂调整＂和＂推球＂,并提出基于极限学习机的动作决策模型,利用此模型自主选择相应的动作策略。动作
【基金项目】
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国家自然科学基金（61573108）
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针对URWPGSim2D仿真平台,为实现机器鱼快速、准确的调整,本文将机器鱼的状态定义为＂调整＂和＂推球＂,并提出基于极限学习机的动作决策模型,利用此模型自主选择相应的动作策略。动作决策模型根据当前时刻周围的环境信息,利用极限学习机确定机器鱼的状态,自主选择当前时刻的最优击球点,并确定机器鱼速度和角速度档位的最优组合。经URWPGSim2D仿真平台验证结果表明：机器鱼可根据策略调整路径,选择合适的动作策略,以更少的时间代价完成比赛。这说明基于极限学习机的动作决策策略能充分考虑机器鱼和水球的实时信息,在不同
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