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1、多智能體協(xié)作是多智能體系統(tǒng)MAS研究的核心問題。在復(fù)雜、動態(tài)、不確定的多智能體環(huán)境中,為了滿足多智能體協(xié)作中對局部配合和通信受限的要求,本文對智能體策略尋優(yōu)、行為協(xié)調(diào)和動作規(guī)劃問題進行研究,來構(gòu)建適用于不同情況下的多智能體協(xié)作策略,并在典型的MAS--RoboCup機器人足球仿真系統(tǒng)平臺下進行檢驗。 首先,為了實現(xiàn)智能體行為選擇的優(yōu)化和多智能體的局部協(xié)作,提出基于行為協(xié)同優(yōu)化的多智能體協(xié)作策略。智能體通過模塊化模糊Q學(xué)習(xí)對其他智
2、能體的行為進行評估,考慮它們的行為對自身行為選擇的約束,來優(yōu)化自身的行為決策,再采用共享聯(lián)合意圖的協(xié)調(diào)方法解決智能體之間的行為沖突,得到其最優(yōu)行為策略。 其次,在通信受限的情況下,提出基于多智能體行為圖的分層規(guī)劃協(xié)作策略。根據(jù)智能體感知到的局部環(huán)境信息,利用行為圖對其行為過程進行預(yù)測規(guī)劃,再結(jié)合模塊化模糊Q學(xué)習(xí)中獲得的行為選擇的先驗知識,逐層調(diào)整其初始行動計劃,獲得智能體協(xié)調(diào)一致的動作規(guī)劃序列,使其針對當前環(huán)境快速做出有效決策來
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