【摘要】：RoboCup意為機器人世界杯比賽,是一個規(guī)模較大、影響較廣的國際性學術競賽活動,其中仿真2D比賽項目已經(jīng)成為研究人工智能理論及相關算法較為理想的平臺之一。目前,國內(nèi)外諸多球隊應用程序是以開源底層為基礎進行優(yōu)化和改進而成,因此,球隊的優(yōu)化效果將直接決定其比賽成績。以使用較為廣泛的Agent2D底層為例,其實現(xiàn)程序約為5萬余行,狀態(tài)空間龐大,隨著多年的改進和研發(fā),開發(fā)者對其深入優(yōu)化越來越困難。為了解決該問題,本文在安徽工業(yè)大學YuShan隊近年來優(yōu)化工作基礎上,通過借鑒“數(shù)字孿生”思想,提出仿真2D平臺下的數(shù)字孿生框架理論,并通過該框架理論針對性地指導球隊優(yōu)化,取得了較好優(yōu)化成果。本文主要研究內(nèi)容如下:第一,簡要介紹RoboCup仿真2D的發(fā)展歷程、比賽平臺機制以及國內(nèi)外各球隊的概況和優(yōu)化研究,并對安徽工業(yè)大學YuShan隊的Binary優(yōu)化工作進行詳細介紹、分析與總結。提出仿真2D平臺數(shù)字孿生框架理論。第二,闡述仿真2D平臺數(shù)字孿生框架的內(nèi)涵。并構建以物理層、信息層、數(shù)字孿生層為支撐的框架體系:物理層通過管理、執(zhí)行球隊Binary,將執(zhí)行Binary后所產(chǎn)生的RCG和RCL等比賽日志文件進行保存。信息層通過日志文件進一步提取球員基礎數(shù)據(jù),并將之以XML格式保存和管理。數(shù)字孿生層通過機器學習算法挖掘球員基礎數(shù)據(jù),并最終建立球員畫像。同時,該層內(nèi)反饋體系向物理層反饋球員畫像數(shù)字特征,從而為Binary的優(yōu)化提供指導。最后,本文以仿真2D平臺數(shù)字孿生框架為指導,研究了球隊攻守態(tài)判定優(yōu)化問題的解決方法,找出了優(yōu)化攻守態(tài)判定的關鍵因素,為開發(fā)者指明了Binary的可優(yōu)化途徑。為評估該方法,將球員畫像內(nèi)數(shù)字特征處理為數(shù)據(jù)集,采用樸素貝葉斯分類器進行分類作業(yè),得出準確率,并穩(wěn)定在85%左右。驗證該優(yōu)化方法的實用性和仿真2D平臺數(shù)字孿生框架指導的有效性。
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242
【圖文】：

圖 1-1 仿真 2D 平臺結構可見，客戶端負責存放球隊可執(zhí)行程序，該程序由各參賽隊責比賽環(huán)境仿真。它們之間通過 UDP/IP 協(xié)議進行通訊。監(jiān)視息的可視化輸出，圖 1-2 即為監(jiān)視器輸出的比賽場景。

基于 RoboCup 仿真 2D 的數(shù)字孿生框架及應用圖 1-1 仿真 2D 平臺結構由圖可見，客戶端負責存放球隊可執(zhí)行程序，該程序由各參賽隊自行編寫。服務器負責比賽環(huán)境仿真。它們之間通過 UDP/IP 協(xié)議進行通訊。監(jiān)視器負責比賽場景信息的可視化輸出，圖 1-2 即為監(jiān)視器輸出的比賽場景。

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本文編號：2713250