RoboCup中多智能體協(xié)作的研究.pdf

1、多智能體協(xié)作是目前分布式人工智能領域的一個重要的研究熱點。RoboCup仿真組的比賽是研究多智能體協(xié)作問題的一個標準的理想平臺，它模擬了人類足球比賽，要想在這個復雜的多智能體環(huán)境中贏得比賽勝利，必須要經過智能體之間的協(xié)作。本文在仿真球隊的設計中，應用學習、預測技術設計了多智能體的協(xié)作策略和模型，主要研究工作有：
　　首先，針對智能體之間協(xié)作策略的問題，提出了基于多維CMAC網絡的多智能體Q學習算法。該算法通過對傳統(tǒng)動作的學習增加智

2、能體之間的協(xié)作，并在傳統(tǒng)Q學習的基礎上，采用了CMAC網絡來儲存每個動作的Q值表，該方法不僅提高了Q學習的泛化能力，而且提高了學習速度和精度，并將該方法成功的運用到RoboCup中多智能體協(xié)作的離線學習中，解決了RoboCup中的一個典型的子問題：2VS1問題。
　　其次，針對智能體數目較多的時候，為了提高多智能體的整體協(xié)作能力，提出了一種基于行為預測的多智能體協(xié)作模型，使協(xié)作模型設計簡單、反應速度快、適應性好和智能度較高，通過對

3、行為預測和動作預測的結合，提高多智能體的協(xié)作能力。采用基于行為預測法的協(xié)作模型運用RoboCup仿真組比賽中，實現了球隊的協(xié)作決策。
　　最后，針對多智能體的整體設計依靠人工實現的復雜性，以及預測的準確度對協(xié)作策略的形成影響較大的原因，在預測模型中加入了學習模塊，提出了基于預測的Q學習方法，它結合了Q學習算法和預測技術，提高了智能體的在線學習能力。并將該方法運用到3VS4的試驗中，驗證了它的有效性。
　　通過在仿真球隊中應用