Multi-Agent研究與應(yīng)用.pdf

1、本文研究Multi-Agent系統(tǒng)，眾所周知，Multi-Agent系統(tǒng)及分布式人工智能已經(jīng)成為當(dāng)今人工智能領(lǐng)域研究的重點。Muli-Agent的基本問題是智能體之間的協(xié)調(diào)，可細(xì)分為單智能體設(shè)計、多智能體體系結(jié)構(gòu)、多智能合作和通訊、自動推理、規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)與知識獲取、認(rèn)識建模、系統(tǒng)生態(tài)和進(jìn)化等一系列專題，上述一系列問題中的大多數(shù)都在RoboCup中得到了集中的體現(xiàn)。 RoboCup是Multi-Agent系統(tǒng)的一個典型代表，它是

2、國際上一項為提高相關(guān)領(lǐng)域的教育和研究水平而舉行的大型比賽和學(xué)術(shù)活動，通過提供一個標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)來促進(jìn)分布式人工智能、智能機器人技術(shù)、及其相關(guān)領(lǐng)域的研究與發(fā)展。RoboCup是Multi-Agent系統(tǒng)研究的一個很好的平臺。建立一支成功的機器人足球隊需要很多領(lǐng)域的知識，合理的模型結(jié)構(gòu)和Agent之間的協(xié)調(diào)與協(xié)作是RoboCup比賽中贏球的關(guān)鍵所在，協(xié)調(diào)與協(xié)作是Multi-Agent系統(tǒng)研究的重要課題。 我們通過RoboCup平臺，對Mu

3、lti-Agent的知識領(lǐng)域做了一定的研究與實踐，具體包括：在球隊的技術(shù)上，結(jié)合UVA的底層技術(shù)，對一些中層及高層技術(shù)進(jìn)行了擴(kuò)充與改進(jìn)，使用模糊增強學(xué)習(xí)的方法對Agent的踢球動作進(jìn)行改進(jìn)，使得Agent在更短的周期內(nèi)獲得期望的出球速度及方向，把遺傳算法運用于截球技術(shù)，使截球效率得到提高；在球隊的策略上，改進(jìn)Agent的個體策略，使用影響圖對前場球員的動作進(jìn)行選擇，設(shè)計多Agent的團(tuán)隊策略，使用三層的協(xié)作模型，引入靜態(tài)與動態(tài)陣形概念，