本文關(guān)鍵詞：Multi-Agent協(xié)作模型及其在RoboCup中的應(yīng)用

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【摘要】：機(jī)器人足球世界杯以多智能體系統(tǒng)和分布式人工智能為主要研究背景。其主要目的是通過提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的比賽平臺(tái)，促進(jìn)機(jī)器人學(xué)和人工智能的研究與發(fā)展。為了能讓一個(gè)機(jī)器人球隊(duì)真正能夠進(jìn)行足球比賽，必須集成各種各樣的技術(shù)，包括自治智能體的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則、多智能體合作、策略獲取、實(shí)時(shí)推理、機(jī)器人學(xué)以及傳感器信息融合等。 本論文以仿真機(jī)器人足球比賽中的多個(gè)智能體為研究對(duì)象，，對(duì)多智能體系統(tǒng)中的多個(gè)智能體之間的協(xié)作問題進(jìn)行了分析和研究。 在智能體的體系結(jié)構(gòu)方面，為了使智能體既具有反應(yīng)性又具有慎思性，本文采用基于行為的雙層動(dòng)態(tài)智能體結(jié)構(gòu)：第一層為基本行為層，這層的目的是提高智能體的反應(yīng)性：第二層為高級(jí)行為層，這層的目的是提高智能體的智能性。連接基本行為層和高級(jí)行為層的橋梁是自信度。 在智能體的決策算法方面，本文提出了一種新穎的基于行為的多智能體決策算法來提高智能體的靈敏性和智能性，該算法分為個(gè)體決策和團(tuán)隊(duì)決策，個(gè)體決策是讓智能體完成比較簡單的任務(wù)，滿足智能體對(duì)實(shí)時(shí)性的要求：團(tuán)隊(duì)決策則可用來完成比較復(fù)雜的任務(wù)。 在多智能體協(xié)作模型方面，為了讓多個(gè)智能體能夠協(xié)同工作來完成復(fù)雜的任務(wù)，本文提出多智能體層次協(xié)作模型，它包括全局層、局部層和個(gè)體層。全局層管理場上的所有隊(duì)員，并根據(jù)對(duì)手建模和場上狀態(tài)來選擇合適的靜態(tài)陣形和動(dòng)態(tài)陣形，提高了智能體的可適應(yīng)性；局部層包含3-5個(gè)智能體，根據(jù)陣形本文將一隊(duì)智能體分為進(jìn)攻、防守和中間等三個(gè)局部層，降低了智能體之間協(xié)作的難度：個(gè)體層管理智能體的行為，這些行為包括清理球、射門、攔截、傳球、盤帶、到定點(diǎn)、盯人、面向球等。 基于本文思想構(gòu)建的中南大學(xué)云麓隊(duì)在2002年中國機(jī)器人比賽仿真組中獲得第三名，真實(shí)比賽的結(jié)果驗(yàn)證了以上研究的有效性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器人足球世界杯 決策算法 多智能體系統(tǒng) 分布式人工智能 智能體 多智能體協(xié)作模型 智能體的體系結(jié)構(gòu) 自信度
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 第1章 緒論6-9
• 1.1 研究背景6-7
• 1.2 課題研究目的意義及目的7-8
• 1.3 論文內(nèi)容及組成8-9
• 第2章 RoboCup仿真足球機(jī)器人系統(tǒng)9-21
• 2.1 仿真器10-11
• 2.2 仿真模型11-13
• 2.2.1 場地和對(duì)象模型11
• 2.2.2 對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模型11-12
• 2.2.3 干擾模型12-13
• 2.2.4 體力模型13
• 2.3 感知信息13-17
• 2.3.1 聽覺信息14
• 2.3.2 視覺信息14-17
• 2.3.3 身體信息17
• 2.4 動(dòng)作模型17-19
• 2.4.1 turn18
• 2.4.2 dash18
• 2.4.3 kick18
• 2.4.4 catch18-19
• 2.5 Agent與Server的數(shù)據(jù)接口19-20
• 2.6 小結(jié)20-21
• 第3章 基于行為的雙層動(dòng)態(tài)智能體結(jié)構(gòu)21-31
• 3.1 RoboCup中幾種常見的智能體結(jié)構(gòu)21-24
• 3.1.1 基于行為的結(jié)構(gòu)22-23
• 3.1.2 BDI結(jié)構(gòu)23
• 3.1.3 層次結(jié)構(gòu)23-24
• 3.1.4 各種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)24
• 3.2 基于行為的雙層動(dòng)態(tài)智能體結(jié)構(gòu)24-29
• 3.2.1 自信度26
• 3.2.2 基本行為層26-27
• 3.2.3 高級(jí)行為層27-29
• 3.3 實(shí)驗(yàn)和結(jié)論29-31
• 第4章 基于行為的Multi-Agent決策模型31-40
• 4.1 決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念和框架31-32
• 4.2 一種新穎的基于行為的決策算法32-38
• 4.2.1 個(gè)體決策34
• 4.2.2 團(tuán)隊(duì)決策34-35
• 4.2.3 決策樹35-37
• 4.2.4 決策算法在RoboCup中的應(yīng)用37-38
• 4.3 實(shí)驗(yàn)和結(jié)論38-40
• 第5章 Multi-Agent層次協(xié)作模型40-60
• 5.1 RoboCup中幾種典型的多智能體協(xié)作模型41-44
• 5.1.1 CMUnited隊(duì)的協(xié)作模型41-42
• 5.1.2 FCPortugal隊(duì)的協(xié)作模型42-43
• 5.1.3 TsinghuAeolus隊(duì)的協(xié)作模型43
• 5.1.4 各種模型的優(yōu)缺點(diǎn)43-44
• 5.2 Multi-Agent層次協(xié)作模型44-58
• 5.2.1 全局層44-47
• 5.2.2 局部層47-51
• 5.2.3 個(gè)體層51-58
• 5.3 實(shí)驗(yàn)和結(jié)論58-60
• 第6章 結(jié)論與展望60-62
• 6.1 結(jié)論60
• 6.2 展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 致謝65

本文編號(hào)：716941