Multi-Agent協(xié)作模型及其在RoboCup中的應(yīng)用.pdf

1、機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標(biāo)準(zhǔn)的比賽平臺,促進機器人學(xué)和人工智能的研究與發(fā)展.為了能讓一個機器人球隊真正能夠進行足球比賽,必須集成各種各樣的技術(shù),包括自治智能體的設(shè)計準(zhǔn)則、多智能體合作、策略獲取、實時推理、機器人學(xué)以及傳感器信息融合等.本論文以仿真機器人足球比賽中的多個智能體為研究對象,對多智能體系統(tǒng)中的多個智能體之間的協(xié)作問題進行了分析和研究.在智能體的體系結(jié)構(gòu)方面,為了使智

2、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,該算法分為個體決策和團隊決策,個體決策是讓智能體完成比較簡單的任務(wù),滿足智能體對實時性的要求;團隊決策則可用來完成比較復(fù)雜的任

3、務(wù).在多智能體協(xié)作模型方面,為了讓多個智能體能夠協(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、局部層和個體層.全局層管理場上的所有隊員,并根據(jù)對手建模和場上狀態(tài)來選擇合適的靜態(tài)陣形和動態(tài)陣形,提高了智能體的可適應(yīng)性;局部層包含3-5個智能體,根據(jù)陣形本文將一隊智能體分為進攻、防守和中間等三個局部層,降低了智能體之間協(xié)作的難度;個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、盯人、面向球