多智能体的协作与规划研究及其在robocup中的应用

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1、摘要近年来，有关Multi．agent系统(MAS)与分布式人工智能(DAD的研究，已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。而RoboCup则是以MAS和分布式人工智能为主要研究背景，其使命就是促进分布式人工智能与智能机器人技术的研究与教育。该研究方向要求在一个实时动态变化的和不可预测的环境中，拥有自主能力的Agent，作为团队的一部分，能自动地进行有效的动作，完成整个队伍的目标。本文以RoboCup仿真比赛为检验平台，以多智能体系统为研究对象，主要进行了以下工作：首先，选择智能体间协作作为目标任务，在对己有的协作策略进行研究的基础上，分别从静态和动

2、态出发，研究了基于静态阵形和动态阵形的阵形变化策略，有效的增强了球队的整体实力；并且还采用了基于合作意愿矩阵的规划协作策略，很好的改善了球队整体协作进攻能力。其次，由于Q学习不能适用于连续状态空间和动作空间的学习，随着状态空间的增大，Q值在内存中的存储以及查询变得困难，会导致维数灾难，且传统的强化学习不具有泛化能力，这些缺点限制了它在复杂多变的环境中的应用。为了解决这些存在的问题，采用模糊Q学习算法以及基于信度分配模糊CMAC(CA--FCMAC)的Q学习算法，并将算法用于RoboCup仿真比赛中，通过实验证明改进后算法有效的优化了Agent个体技术

3、。最后，在MAS中，由于外部环境提供信息较少，强化学习的学习效率通常较低。采用具有先验知识的算法来优化学习状态，提高学习效率。并结合心理学中的内在激励思想，提出基于先验知识的内在激励强化学习，并将此算法运用到MAS局部配合技术的训练中，实验表明，这种算法能够提高球队的局部协作能力。关键词：多智能体系统；机器人足球世界杯；协作与规划；强化学习；智能控制AbstractRecently,theresearchonmulti-agentsystemanddistributedartificialintelligencebecomesamainsubfiel

4、dofartificialintelligence．MASandDAIarethemajorbackgroundofRoboCup,whichtaskistopromotetheresearchandeducationofdistributedartificialintelligenceandintelligencerobotics．Thisresearchneedagent，whichoneoftheteam，Canachievevariableactionandaccomplishtheteam’saiminarealtime，dynamican

5、dunpredictenviroment．ThisdissertationtakestheRoboCupsimulationleagueastestbed，takesthemulti—agentsystem猫targetofstudy,mainlyhascarriedonthefollowingwork：Fisrtly,aflerstudyingtheexistingcooperationstrategiesinMAS，thispaperchoosescooperationinMAS嬲task，applythecooperationstrategie

6、sbasedonthestaticanddynamiclineuprespectivelyfromstaticanddynamicaspectswhichextremelyeffectiveincreasedteam'soverallcapability,andusethestrategybasedonthecooperativedesirematrixwhichhighlyimprovedtheattackingcompetence．Secondly,Qlearningisn’tadapttocontinuousstatespaceandactio

7、napace，andwiththeincreasingofthestatespace，theQvaluememoryaswellasinquirybecomesdifficult，therewillleadtodimensionaldisaster．Otherwise，traditionalreinforcementlearninghasn'ttheabilityofgeneralization．Allofthesedisadvantagesrestrictitsapplicationinthecomplexandvariableenvironmen

8、t．Inordertosolvethoseproblems，weusethefuzzyQlearningan