基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陣型策略在線學(xué)習(xí)研究及應(yīng)用.pdf

1、RoboCup仿真2D比賽過(guò)程需要球隊(duì)間的整體高效的合作及多個(gè)智能體之間默契配合，如陣型策略的調(diào)節(jié)，才能贏得比賽勝利。但由于通訊的限制，智能體很難在動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的比賽環(huán)境中得到足夠多的隊(duì)友合作信息。若是可以獲得更多的對(duì)手信息，智能體就能做出相對(duì)正確的決策，最終達(dá)到射門(mén)得分的目標(biāo)。因此研究學(xué)習(xí)不可預(yù)測(cè)的對(duì)手信息，如球員異構(gòu)，陣型策略跑位等是迫切需要的。目前，如何提高智能體的學(xué)習(xí)能力、對(duì)手建模能力以及多智能體的合作能力已成為RoboCup領(lǐng)域的

2、研究熱點(diǎn)。近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、分布式人工智能技術(shù)和多智能體系統(tǒng)的快速發(fā)展，RoboCup仿真2D的競(jìng)賽水平也有了較大的提高。
　　論文首先討論了陣型策略的發(fā)展過(guò)程及其研究意義。隨后系統(tǒng)的描述了RoboCup的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理，并就國(guó)內(nèi)外幾支知名球隊(duì)探討了RoboCup仿真2D的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。
　　在分析agent2d陣型策略的設(shè)計(jì)思想及實(shí)現(xiàn)過(guò)程的基礎(chǔ)上，提出了利用Delaunay三角剖分的方法分析陣型中的戰(zhàn)術(shù)策略。