RoboCup Rescue仿真系統(tǒng)救護(hù)智能體行為決策的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、RoboCup Rescue仿真系統(tǒng)（RoboCup Rescue Simulation System，RCRSS）作為RoboCupRescue智能體仿真競賽平臺，為災(zāi)難環(huán)境下救援理論和技術(shù)提供了標(biāo)準(zhǔn)的試驗(yàn)研究環(huán)境。為了最大程度地減小災(zāi)難損失，參賽隊(duì)伍需要開發(fā)一支強(qiáng)有力的救護(hù)Agent隊(duì)伍，開展有效的救援工作。本課題利用工業(yè)工程（Industrial Engineering，IE）思想，以運(yùn)籌學(xué)等數(shù)學(xué)方法為理論基礎(chǔ)，對救護(hù)Agent行

2、為決策問題進(jìn)行定量、系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)與優(yōu)化，建立并實(shí)現(xiàn)SEU＿RedSun救護(hù)Agent的行為決策模塊。主要研究內(nèi)容如下：
　　 （1）廣泛查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，在熟悉RoboCup Rescue仿真平臺的基礎(chǔ)上，提出研究切入點(diǎn)，建立本課題的研究體系，形成研究思路。
　　 （2）結(jié)合Agent和Multi-Agent基本原理，創(chuàng)建救護(hù)Agent行為決策的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)；針對最新的評分標(biāo)準(zhǔn)，建立救護(hù)Agent行為決策模型。
　

3、　 （3）建立救護(hù)Agent行為決策仿真模塊，并對通信子系統(tǒng)著力進(jìn)行了研究，包括完成模型求解與任務(wù)分配的決策Agent的選擇、消息的編碼與解碼等。
　　 （4）利用EDF（Earliest Deadline First）動態(tài)調(diào)度算法，求解救護(hù)Agent行為決策模型，首先確定可救傷員集合，然后兼顧營救效率和最大化評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)完成模型求解；最后通過消息的收發(fā)，完成任務(wù)的分配與獲取，并在模型求解中完成Agent間的協(xié)調(diào)與協(xié)作。
　

4、　 （5）RCRSS中救護(hù)Agent獲取的信息存在著諸多不確定性，本課題利用粒子濾波算法，盡可能地降低影響救護(hù)Agent行為決策重要參數(shù)（如傷員的死亡周期、HP等）的不確定性，以此保障動態(tài)、不確定環(huán)境下模型求解的最優(yōu)性。
　　 本課題就救護(hù)Agent行為決策的整體架構(gòu)、模型的建立與求解、任務(wù)調(diào)度以及不確定信息處理等方面，對救護(hù)Agent行為決策建模與仿真進(jìn)行了深入的研究，取得了一定的成果。仿真結(jié)果表明，本文提出的仿真模型和仿真