本科毕业论文-强化学习在机器人足球射门员射门策略中的应用和实现

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1、本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目:强化学习在机器人足球射门员射门策略中的应用和实现姓名:学院:信息科学与技术学院系:自动化专业:自动化年级:05级学号指导教师(校内)职称:指导教师(校外):职称:2011年6月日27强化学习在机器人足球射门员射门策略中的应用和实现[摘要]机器人足球比赛是一个有趣并且复杂的新兴的人工智能研究领域,它是一个典型的多智能体系统。多智能体系统是分布式人工智能系统的一个特殊类型。事实上,许多现实世界问题都是包含多个智能体的系统,例如工程设计、智能搜索、医疗诊断、机器人技术等。它在世界范围都是新兴事物、新兴技术、新兴产业,在很多方面

2、仍处于探索、实验阶段。在我国更是方兴未艾,国内只有少数高校、单位进行研究开发,而且研究的方向也比较窄,还有很大的发展前景和发展空间。针对机器人足球比赛中状态空间复杂、射门员不容易判断采取何种动作才能最有效地进攻,采用强化学习方法研究了机器人足球比赛中的足球机器人的动作选择问题。本文介绍了强化学习及Q学习方法的原理,着重对Q学习算法在射门员进攻策略中的应用进行了实现,并通过仿真验证利用Q学习算法策略进攻成功的概率大于随机策略,证明本方法有效。[关键词]机器人足球强化学习射门员进攻27Astudyaboutreinforcementlearningappliedi

3、nthemember shoot shoot tacticinrobotsoccer[Abstract]RobotSoccerisaninterestingandcomplexnewareaofartificialintelligence,anditisatypicalmulti-Agentsystem.Distributedmulti-agentsystemisaspecialtypeofartificialintelligencesystems.Infact,many real-world problemsare multiple agent system

4、s,suchas engineeringdesign, intelligentsearch,medicaldiagnosis,robotics technology.Itisanewobject,newtechniqueandnewindustryworldwideandisstillatthegroping,experimentalstage.Itisevenintheascendantinourcountry,therearefewuniversitiesandunitsresearchingtherobotsoccer,moreover,theirres

5、earchdirectioniswithinanarrowsphere,ithasahugedevelopingprospectsanddevelopingspace.Tosolvetheseproblemsthatthestatespaceiscomplexanditisn’teasyforthemembershoottoestimatewhatactionheshouldtaketoattackeffectivelyintherobotsoccergame,weusereinforcementlearningtoresearchaboutsoccerrob

6、otchoosingitsmovementsintherobotsoccer.ThispaperpresentstheprincipleofreinforcementlearningandQ-learning,mainlyactualizedtheQ-learningappliedinthemember shoot shoot tactic,andbysimulationexperimentwecanprovethattheprobabilityusingQ-learningtacticisgreaterthanusingrandomtactic,provin

7、gthemethodiseffective.[Keywords]RobotSoccer,Reinforcementlearning,Membershoot27目录一.引言---------------------------------------------------------------------5二.机器人足球简介-----------------------------------------------------------71.机器人足球的起源-------------------------------------------------

8、-----82.世界性的组织和比赛--

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1、本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目:强化学习在机器人足球射门员射门策略中的应用和实现姓名:学院:信息科学与技术学院系:自动化专业:自动化年级:05级学号指导教师(校内)职称:指导教师(校外):职称:2011年6月日27强化学习在机器人足球射门员射门策略中的应用和实现[摘要]机器人足球比赛是一个有趣并且复杂的新兴的人工智能研究领域,它是一个典型的多智能体系统。多智能体系统是分布式人工智能系统的一个特殊类型。事实上,许多现实世界问题都是包含多个智能体的系统,例如工程设计、智能搜索、医疗诊断、机器人技术等。它在世界范围都是新兴事物、新兴技术、新兴产业,在很多方面

2、仍处于探索、实验阶段。在我国更是方兴未艾,国内只有少数高校、单位进行研究开发,而且研究的方向也比较窄,还有很大的发展前景和发展空间。针对机器人足球比赛中状态空间复杂、射门员不容易判断采取何种动作才能最有效地进攻,采用强化学习方法研究了机器人足球比赛中的足球机器人的动作选择问题。本文介绍了强化学习及Q学习方法的原理,着重对Q学习算法在射门员进攻策略中的应用进行了实现,并通过仿真验证利用Q学习算法策略进攻成功的概率大于随机策略,证明本方法有效。[关键词]机器人足球强化学习射门员进攻27Astudyaboutreinforcementlearningappliedi

3、nthemember shoot shoot tacticinrobotsoccer[Abstract]RobotSoccerisaninterestingandcomplexnewareaofartificialintelligence,anditisatypicalmulti-Agentsystem.Distributedmulti-agentsystemisaspecialtypeofartificialintelligencesystems.Infact,many real-world problemsare multiple agent system

4、s,suchas engineeringdesign, intelligentsearch,medicaldiagnosis,robotics technology.Itisanewobject,newtechniqueandnewindustryworldwideandisstillatthegroping,experimentalstage.Itisevenintheascendantinourcountry,therearefewuniversitiesandunitsresearchingtherobotsoccer,moreover,theirres

5、earchdirectioniswithinanarrowsphere,ithasahugedevelopingprospectsanddevelopingspace.Tosolvetheseproblemsthatthestatespaceiscomplexanditisn’teasyforthemembershoottoestimatewhatactionheshouldtaketoattackeffectivelyintherobotsoccergame,weusereinforcementlearningtoresearchaboutsoccerrob

6、otchoosingitsmovementsintherobotsoccer.ThispaperpresentstheprincipleofreinforcementlearningandQ-learning,mainlyactualizedtheQ-learningappliedinthemember shoot shoot tactic,andbysimulationexperimentwecanprovethattheprobabilityusingQ-learningtacticisgreaterthanusingrandomtactic,provin

7、gthemethodiseffective.[Keywords]RobotSoccer,Reinforcementlearning,Membershoot27目录一.引言---------------------------------------------------------------------5二.机器人足球简介-----------------------------------------------------------71.机器人足球的起源-------------------------------------------------

8、-----82.世界性的组织和比赛--

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