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多主体仿真系统的战术库设计

作　者: 郭博
导　师: 程家兴
学　校: 安徽大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 机器人足球流程图传球策略决策树非通讯协作战术库
分类号: TP391.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 103次
引　用: 1次
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内容摘要

国际人工智能协会组织的机器人世界杯RoboCup（The Robot World Cup Soccer Games and Conferences）仿真比赛系统，是人工智能和机器人研究的一种集中表现，它的仿真比赛融合了决策与对策、神经网络、人工生命与智能控制等学科内容，是研究多智能体的一个很好的平台。这篇论文首先介绍了多智能体系统，同时回顾了机器人足球世界杯的以往赛事，随后又给出了其仿真系统及其主要模型。而本论文的研究主要都建立在UvA_Trilearn₂003的基础上，除了对其结果的诸多改善外，我们做的主要工作如下：给出了Agent具体的组织结构；针对Winglet2005的特点设计了Agent的详细流程；借用BP算法的思想设计了一种新的传球策略；给出了决策树在不同角色下的具体的实现；提出了一种具体的Agent消减算法，并在其基础上实现非通讯多Agent之间的协作；设计了一个完整的战术库，并给出了战术库的具体实现。本文所完成的工作，都在Winglet2005仿真球队中进行了实现，并对其进行相应的实验，同时证明了相关方法的可行性和有效性。最后还对当前的工作做了简单的总结，并展望了将来的工作。希望能够给类似的研究和工作提供一定的参考。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-5
目录  5-8
插图目录  8
代码目录  8-9
第一章绪论  9-15
  1.1 多智能体系统  9-11
    1.1.1 智能Agent  9-10
    1.1.2 多智能体系统  10-11
  1.2 机器人足球赛  11-13
    1.2.1 RoboCup仿真组  11-12
    1.2.2 RoboCup的特点  12-13
    1.2.3 RoboCup比赛历史  13
  1.3 章节安排  13-14
  1.4 本章结束语  14-15
第二章 RoboCup仿真系统介绍  15-28
  2.1 Soccer Server介绍  15-16
    2.1.1 Server  15-16
    2.1.2 Monitor  16
    2.1.3 Logplayer  16
  2.2 主要模型介绍  16-24
    2.2.1 听觉感知模型  16-17
    2.2.2 视觉感知模型  17-20
    2.2.3 自身感知模型  20-23
    2.2.4 球场运动模型  23-24
  2.3 Agent的组织结构  24-26
  2.4 本章结束语  26-28
第三章 Agent流程的详细设计  28-33
  3.1 Agent的结构  28-29
    3.1.1 信息类(memory类)  28
    3.1.2 网络类(socket类)  28-29
    3.1.3 命令类(command类)  29
    3.1.4 消息解析类(parser类)  29
    3.1.5 智能体类(agent类)  29
  3.2 Agent的具体流程  29-30
    3.2.1 Agent的流程图  29-30
    3.2.2 流程的特点  30
  3.3 Agent的可扩充性  30-32
  3.4 本章结束语  32-33
第四章 RoboCup中的传球策略  33-39
  4.1 使用前馈式神经网络  33-35
    4.1.1 神经网络理论简介  33-34
    4.1.2 在传球决策中的应用  34-35
    4.1.3 存在的问题  35
  4.2 采取几何方法进行改进  35-38
    4.2.1 对问题的建模  35-36
    4.2.2 借用BP算法的思想  36-37
    4.2.3 传球好坏的判断  37-38
  4.5 本章结束语  38-39
第五章决策树在RoboCup中的应用  39-49
  5.1 决策树算法介绍  39-44
    5.1.1 ID3算法  39-41
    5.1.2 C4.5算法  41-44
  5.2 RoboCup中的决策树  44-45
    5.2.1 前锋的决策树  44
    5.2.2 中场的决策树  44-45
    5.2.3 后卫的决策树  45
  5.3 决策树的具体实现  45-48
    5.3.1 区域划分  46-47
    5.3.2 角色间不同的调整  47-48
  5.4 本章结束语  48-49
第六章非通讯多Agent协作  49-55
  6.1 多Agent系统  49-50
  6.2 多Agent非通讯协作  50-51
    6.2.1 削减Agent的算法  50-51
    6.2.2 非通讯的MAS  51
  6.3 在RoboCup中的实现  51-54
    6.3.1 具体分析  52
    6.3.2 精减要素  52-54
  6.5 本章结束语  54-55
第七章战术库介绍和实现  55-63
  7.1 战术库的介绍  55-56
    7.1.1 战术的介绍  55
    7.1.2 常用的战术体系  55-56
  7.2 战术库的设计  56-57
  7.3 战术库的实现  57-60
    7.3.1 区域划分  57-58
    7.3.2 二过一  58-59
    7.3.3 下底传中  59-60
  7.4 实验结果  60-62
  7.5 本章结束语  62-63
第八章总结与展望  63-65
  8.1 本文特点  63
  8.2 工作展望  63-65
参考文献  65-68
致谢  68-69
攻读学位期间发表的学术论文  69
导师、作者简介  69

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