【摘 要】
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该文的研究目的是为了提出适合于多智能体系统平台下的多智能体结构模型、智能体学习算法,以及多智能体协作框架.该文的实验平台是RoboCup仿真组的机器人足球仿真模型.作者在
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该文的研究目的是为了提出适合于多智能体系统平台下的多智能体结构模型、智能体学习算法,以及多智能体协作框架.该文的实验平台是RoboCup仿真组的机器人足球仿真模型.作者在文中提出了兼顾个体最优性与实时对抗性的基本动作层实现框架,以及在实时、有噪声、对抗性和时间紧迫的多智能体系统下的顶层决策结构框架.在智能体学习方面综合考虑了多种现有的算法,并提出了离线学习和在线规划相结合的学习方法.在AHC模型的基础上,作者提出了一种基于ANFIS的再励学习模型.作者还提出了一个选择与组织异构球员的结构框架和一个建立在助攻和防守跑位基础上的协作框架.在RoboCup2002仿真组比赛中,以上述算法构建的球队Everest获得了世界亚军,证明了该文研究成果的可行性.
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