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1、基于改进CBR的机器人足球对抗决策技术研究2013年12月西北工业大学学报Dec.2013第31卷第6期JournalofNorthwesternPolytechnicalUniversityVol.31No.6基于改进CBR的机器人足球对抗决策技术研究112张林,史豪斌,吴佳斌(1.西北工业大学计算机学院;2.西北工业大学自动化学院,陕西西安710072)摘要:为了进一步提高机器人足球比赛决策系统的智能性,让其能够模仿人类的思维模式进行比赛,提出了一种基于改进案例推理(casebasedreasoni
2、ng,CBR)的机器人足球对抗决策技术。该技术在传统CBR技术基础上,以“案例调整”来驱动“案例重用”,用一级案例库存储原始案例,用二级案例调整知识库存储案例调整知识;利用2级案例推理的方法,对场上局势和案例数据库进行匹配和调整,从而给执行层输出更合理的应对策略来解决当前赛场局势需求。实验结果表明,该技术比较有效、可靠。关键词:机器人足球;案例推理;对抗决策;案例调整中图分类号:TP399文献标志码:A文章编号:10002758(2013)06099106机器人足球的研究涉及机器人学、人工智能、智能控制
3、等多个领域。将多机器人作为一个整体,从级基本原理系统的角度研究多机器人系统的整体行为和组织结[1]构,已成为人工智能和机器人领域的研究热点。对典型CBR问题求解过程的基本步骤,可以归机器人足球场上环境的动态性和多变性,对于系统纳为4个主要过程:案例检索、案例重用、案例修正[45]实时决策和机器人运动控制有着更高的要求。机器和案例保存,2级CBR在其基础上,对其案例知人足球决策层应对不确定性局势,需要同时具备反识库结构进行分级,一级案例库存储原始案例,二级应迅速、决策精确、善于学习等特点。为此,本文将案例
4、调整知识库存储案例调整知识,通过2级案例CBR技术引入到机器人足球决策系统中。CBR模推理配合来完成具体问题的推理过程。其体系结构拟人类的认知过程,其核心思想是“相似的问题有如图1所示。相似解”,当新的问题到来时,系统从源案例中检索出与目标案例最相近的案例,将源案例中成功解决[2]问题的方案用到目标案例的求解中去。在CBR研究中,“案例调整”是其核心技术之一,案例调整即当前案例库中没有与目标实例完全匹配的旧案例时,调整旧案例以适应目标案例的技术。传统CBR[3]主要依靠领域专家根据经验来进行案例调整,一
5、定程度上影响了CBR系统的灵活性和智能性,很难适应机器人足球决策系统应对复杂形势的要求。针图12级CBR技术流程图对以上不足,本文提出一种基于2级CBR的自动推理框架。首先环境信息通过“案例表示”过程将问题表示成为规范的案例形式。在案例知识库CB中,收稿日期:20130428基金项目:国家自然科学基金(61003129)与西北工业大学研究生创业种子基金(Z2012133)资助作者简介:张林(1987?),西北工业大学博士研究生,主要从事智能决策、计算机科学与技术研究。西北工业大学学报第31卷992通过“
6、案例检索”得到与最相似的案例,该过程据库相应案例进行调整。即一级CBR推理过程。当检索后的历史案例与目标案例相似度达到要求时,则输出该历史案例的解决方案;如果该历史案例经过案例评估发现不符合当前局势要求或某些属性值存在差异,则进行二级CBR推理。二级CBR推理通过检索调整知识库DCB,并取代解决方案中有差异的特征属性从而完成修补工作,通过已有的实例库来搜索案例调整知[6]识。其过程如下:①针对实例库,就案例每一个特征属性做聚类运算,生成调整知识库DCB。②对目标实例进行检索,并输出与目标案例相似的历史案
7、例,复用其解决方案。③针对相似的历史案例与目标实例存在差异的特征属性,分别做取代案例调图2智能决策对抗模型结构图整。④若调整以后的输出案例经过案例评估符合当前需求,则通过案例库管理系统CMS对新的案例进畅基于级的机器人足球决策模型的实现行保存和案例库维护。⑤若经案例评估发现不符合2畅2畅1实例的表示局势需求,则重新进行2级案例推理,直至输出合适实例表示又称实例的特征抽取,是指抽取待求的解决策略。解问题的特征及特征间的关系,即用一定的数据结构来描述实例的特征。实例表示是以实例的设计方基于级的机器人足球智能
8、法为基础,直接关系到系统推理的效率和解的优劣。对抗决策模型在CBR系统中,实例信息的存储直接影响到案例检索匹配的速度与结果,是案例检索的基础。因此,针畅机器人足球系统中级推理机构造概述对机器人足球场上复杂形势,结合实际经验,我们将针对机器人足球比赛系统的特点,本文构建了一些对机器人足球比赛影响较小的属性信息进行简基于2级CBR技术的对抗决策系统框架(见图2)。化处理,而只考虑机器人和足球的位置、速度、球权首先,机器人决策系统将比赛经验按一定
