多智能体系统控制决策及算法的研究
本文在RoboCup(robotworldcup)，即机器人世界杯足球赛这个研究平台上，主要从以下几方面展开研究：
1、掌握整个RoboCup仿真比赛平台的系统构成与运作原理。包括服务器，监视器，客户端程序三大部分。服务器是整个RoboCup仿真系统的核心。其主要任务是分析信息和处理模型，包括视觉模型，听觉模型，自身感知模型，动作模型，运动模型等。客户端和服务器通过UDP/IP协议进行通讯。
2、初步研究机器人足球仿真比赛中的球队高层协作策略和高级攻防战略。首先站在团队整体的高度，结合具体的领域知识，探讨协作策略。引入阵型和角色概念将多个智能体连接成一个拥有共同目标的团队，并提出球队阵型的几种整体攻防战术，提高了整体作战水平。
3、进一步研究球队阵型的确认问题，采用神经网络方法来训练和评估球队阵型。神经网络采用一个隐含层的网络结构，利用离线训练方式，搜索最优隐含节点数。保证了整个比赛过程中队形的协调性。
4、研究机器人足球比赛中协作行为的学习问题，通过对人工神经网络中BP算法和RBF算法进行改进，离线训练网络，最终实现了在比赛中球队相对合理的阵型和站位，并实现传球和射门动作成功率的提高。
5、利用MATLAV中的神经网络工具箱进行仿真实验，改进算法，检验算法的可行性和有效性。
足球机器人;神经网络;协作策略;离线训练
北京化工大学
硕士
检测技术与自动化装置
王建林;冯晓东
2006
中文
TP242.6;TP183
55
2006-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）