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多智能体强化学习在足球机器人中的研究与应用   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
 本文提出一种基于投票的多智能体强化学习方法,使球队在比赛中学会协作,自动适应环境,提高实时性和进球数.首先通过定义称为策略的联合行为,将协作问题转化为对策略的学习,简化问题的处理;然后对球场进行划分,以区域表示位置,有效减少了状态空间维数,加快了学习速度;接下来通过区分环境状态并只考虑协作状态,减小状态空间,进一步提高了学习速度;并使用投票的方式综合各个队员的决策,达到协作的目的.最后通过实验结果表明了该方法的正确性和有效性.  相似文献   
2.
采用面向对象思想构造了既有继承性、封装性,又具有智能性、自主性的智能主体Agent.结合MAS(Multi - Agent System)的群体智能性和博弈论的思想提出了一种多智能体博弈系统的实现方法.介绍了博弈论的相关理论,并将合作博弈引入多智能体博弈系统中.利用博弈矩阵对传统Q-学习加以改进,使其能适应多智能体环境下的强化学习,从而有效改善系统的适应性.  相似文献   
3.
摄像机运动的分类方法主要分为基于运动参数的分类和非参数运动分类,但两种方法都存在一些问题,前者计算复杂度高,后者则只能对摄像机运动进行定性的分析.本文提出了一种改进后的动态纹理方法--核动态纹理来对摄像机的运动进行建模,核动态纹理方法能对更多的视频运动建模,如嘈杂的运动和摄像机运动(扫视、跟踪、变焦、推拉等),并初步建立摄像机运动(扫视)的纹理数据库,对摄像机的运动进行区分.  相似文献   
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