论中锋的进攻和防守

大家好，久违了-真的是，上次把自己的一些心得写了上去，之后就一直没好好玩过，没招啊-家里机器出问题了，不管什么游戏，只要是一卡就真的没心情再玩下去，所以断断续续地玩到现在，也没有跟一些真正的高手过过招了，但是有一些经验觉得还是能拿得出来跟大家分享一下的，好，咱们进入正题吧。     

基于机器人足球比赛的进攻策略的实现

本文介绍了足球机器人系统的组成和决策系统的结构，详细阐述了基于足球机器人比赛的进攻策略的设计与实现，该策略使机器人能够沿着指定的轨迹运动，在运动的同时消除与最佳进攻点的角度和距离误差，使机器人运行到进攻点时，调整到有利于进攻的状态，加速将球踢入对方球门，给出了该策略的静态和动态仿真结果。     

5vs5仿真机器人足球比赛——防守算法研究

机器人足球赛是由硬件或仿真机器人进行的足球赛,文中涉及的仿真机器人足球赛在标准软件平台上进行。软件仿真比赛提供一个共用的服务程序作裁判,比赛双方程序通过网络协议和服务器进行连接,接受球场、足球和球员等相关实时信息,并做出自己的决策反馈给服务器。对多智能体之间的协作和协调进行了分析,论述了球队开发中整体防守和守门员防守的决策方法,以及这些方法在大连交通大学——梦想皆有神助（Dream）球队开发过程中的应用。在大连市第二届研究生仿真机器人足球大赛中Dream队获得了三等奖。     

基于队形向量的机器人部队队形控制

多智能体协作完成特定任务是多智能体领域的一个基本问题 .本文结合多智能体理论和基于队形向量的队形控制算法 ,提出了一种改进的基于队形向量的控制机器人部队形成任意形状的队形的分布式队形控制算法 DFC.仿真的实验结果证明 ,该算法比现有算法功能完备 ,控制简单     

机器人足球进攻策略的仿真研究

研究解决高速比赛中机器人由于不能及时准确预测对方防守而使已方进攻缺乏目的性与针对性的问题,为准确优化设计进攻目标策略,提出了一种随机森林预测模型的进攻路径选择算法.算法利用防守适应值分析模型评估对方机器人的威胁性,针对对方防守弱点选择有效的进攻路径,采用切线法控制机器人击球,使球的运动与预先设计的进攻路径匹配,进行了仿真实验,结果表明提高了策略的实用性和可行性,同时系统策略也增加了机器人的自主性和智能性,使球队的接体能力得到了改善.     

足球机器人守门员防守策略研究

分析了足球机器人比赛中防守特点,提出了一种根据区域划分的防守策略算法。分析了可能遇到的几种情况,针对不同的现场局面形式,给出不同的防守策略。     

基于蚁群算法的SimuroSot中场队形转换技术*

在SimuroSot5v5的中场策略中引入蚁群算法,通过采用信息素分区获取的方式建立起球队中场队形转换机制。该机制以球的位置为驱动信息,根据求取的信息素来确定出适当的中场队形;同时设计任务死锁的自调节模块来提高机器人的自适应能力。仿真实验结果表明,加入以分区方式获取信息素的蚁群算法决策技术,增加了中场队形转换的灵活性,使得球队的整体攻防能力上都得到了相应的改善。     

中型组机器人站位防守的研究

防守是足球比赛策略中的根本。本文首先分析了机器人防守策略中预测式防守算法、角平分线站位法、中线站位法等策略中针对单个守门员防守站位策略的不足,提出多个机器人联合站位防守的策略,以提高整体的防守能力和稳定性。     

基于行为的多机器人队形控制仿真研究

采用基于行为的控制方法,设计了多机器人队形控制的五个子行为:奔向目标、躲避障碍物、围绕障碍物、保持队形和随机扰动。在子行为设计中引入了阶梯控制区法,提高了队形控制的容错性。使用Teambots仿真平台对典型的直线队形控制进行了仿真。针对单向虚拟参照点法队形控制不稳定的情况,采用双向虚拟参考点法对控制方法进行改进,根据运行时间对改进的队形控制方法进行了评估,实验结果表明,改进的方法大幅提高了队形控制的稳定性与系统运行效率。     

多机器人任意队形分布式控制研究

本文针对多智能体协作完成特定任务时难以在全自主控制的前提下协作形成任意队 形和队形向量不易确定的问题，通过由各智能体自主简单的确定自己的队形向量，从理论上 扩展基于队形向量的队形控制原理以生成任意队形，改进机器人的运动方式以提高收敛速度 ，提出一种快速收敛的机器人部队任意队形分布式控制算法．为了解决智能体机器人之间的 冲突问题，提出了一个通信协调模型．仿真实验和实际机器人实验均表明了算法的可行性和 有效性．     

信息安全攻防博弈研究

信息安全中攻防对抗的本质可以抽象为攻防双方的策略依存性,防御者所采取的防御策略是否有效,不应该只取决于其自身的行为,还应取决于攻击者和防御系统的策略。通过对信息安全攻防不对称性、不完全信息、合理性、重复博弈等特点的分析,以及博弈模型要素和一般模型的分析,构建了信息安全的攻防模型,并对其博弈过程进行了详尽地研究与分析。最后,建议应从攻防博弈的视角来研究信息安全问题,为信息安全问题的解决提供一种新的思路。     

基于攻防博弈和随机Petri网的DDoS攻防对抗评估

为了对DDoS攻防行为进行有效评估以防御DDoS攻击,本文首先对DDoS攻防评估研究现状进行了分析,然后基于随机Petri网建立了DDoS攻防行为对抗网,提出了以攻防稳态概率作为攻防行为评估的依据,紧接着基于攻防博弈提出了攻防博弈策略求解方法,最后对本文所建立的DDoS攻防行为对抗网进行稳态分析并综合考虑攻防行为收益和攻防行为强度两方面因素进行了仿真评估,评估结果表明本文方法更具合理性和针对性.     

基于随机博弈与禁忌搜索的网络防御策略选取

网络防御策略是决定网络安全防护效果的关键因素,现有的网络防御决策研究的是完全理性前提条件以及攻防效益函数参数选择等方面,对实际网络攻防中信息不对称、法律惩戒等因素存在模型偏差,降低了策略的实用性与可靠性.结合实际问题,在有限理性的前置条件基础上构建禁忌随机博弈模型,引入了禁忌搜索方法对随机博弈进行有限理性的分析,并设计具有记忆功能的搜索方法,通过禁忌表数据结构实现记忆功能,并利用数据驱动的记忆结合博弈模型得出最优防御策略.实验结果表明：该方法在攻防收益量化方面提高了精准度,防御效益相对于现有典型的方法提高了准确度,方法空间复杂度优于强化学习等典型方法.     

基于时机博弈的网络安全防御决策方法

现有的网络防御决策模型大多基于攻防行为进行建模分析,忽视了攻防时机对网络安全产生的影响,且对网络攻防时机的选取大多依赖经验和主观判断,导致网络安全管理者在进行防御决策时难以提供可信的理论支撑。然而网络攻防的时机因素对网络防御决策的意义重大,在面对外部攻击时能否进行实时决策,决定了网络在攻防对抗中能否掌握主动,以最小的代价将攻击危害降到最低。针对网络安全中的时机策略选取问题,提出一种网络安全防御决策方法,基于SIR传染病模型并加以改进,构造描述网络安全状态的微分方程,实现对系统安全状态的实时度量。借鉴FlipIt博弈方法构建攻防时机博弈模型,提出攻防收益量化与计算方法,通过求解不同攻防周期策略下的纳什均衡,获得最优防御时间策略。实验结果表明,当攻击策略一定时,使用该方法动态选择最优防御策略的平均收益为0.26,相比固定周期的防御方法,平均防御收益提高了23.81%。     

信息安全攻防博弈研究

信息安全中攻防对抗的本质可以抽象为攻防双方的策略依存性,防御者所采取的防御策略是否有效,不应该只取决于其自身的行为,还应取决于攻击者和防御系统的策略.通过对信息安全攻防不对称性、不完全信息、合理性、重复博弈等特点的分析,以及博弈模型要素和一般模型的分析,构建了信息安全的攻防模型,并对其博弈过程进行了详尽地研究与分析.最后,建议应从攻防博弈的视角来研究信息安全问题,为信息安全问题的解决提供一种新的思路.     

5vs5仿真机器人足球比赛——防守算法研究

机器人足球赛是由硬件或仿真机器人进行的足球赛,文中涉及的仿真机器人足球赛在标准软件平台上进行.软件仿真比赛提供一个共用的服务程序作裁判,比赛双方程序通过网络协议和服务器进行连接,接受球场、足球和球员等相关实时信息,并做出自己的决策反馈给服务器.对多智能体之间的协作和协调进行了分析,论述了球队开发中整体防守和守门员防守的决策方法,以及这些方法在大连交通大学--梦想皆有神助(Dream)球队开发过程中的应用.在大连市第二届研究生仿真机器人足球大赛中Dream队获得了三等奖.     

基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略选取方法

网络攻防对抗的本质是攻防双方非对等主体之间的博弈过程。针对现有网络防御策略研究中攻防博弈双方主体地位对等的先验假设缺陷,将博弈论非对等局中人思想引入网络防御策略生成模型构建过程,提出一种基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略生成方法,通过建立网络模型,利用Stackelberg安全博弈强均衡策略算法生成网络的最优防御策略,既充分考虑攻防行为中双方关系彼此影响,又能确保防御策略生成的准确性。实验结果表明所提模型和方法的可行性和有效性。所提模型和方法能够加强系统的安全性。     

面向对象的防空反导仿真系统研究

为了仿真现代防空反导作战中多目标与多防空武器平台之间的攻防对抗过程，构建了一个名为ATBMS的面向对象的防空反导仿真系统。文章不仅对在仿真系统进行概念层次描述的基础上所构建的CMMS系统地转换为面向对象的仿真模型这一过程进行了分析，同时，在一定军事背景下，还将CMMS中普通的表示模块有效地用于仿真想定的设计与生成。通过封装源于仿真结构的一部分的主模块信息队列，从用于特定应用想定的可扩张问题主模块分离出来的相对静态仿真结构可提供给用户模块性和扩张性等特性。