基于密度峰值聚类的robocup仿真2d阵型研究

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1、：分类号：密级ＵＤＣ：单位代码：签傲２：必大ｆ硕去学位论文论文题目：基于密度峰值聚类的ＲｏｂｏＣｕｐ化真２Ｄ阵型研究１３２０１９０２９０学号．陈梅作者：—巾业ｊｇ称．计算机科学与技术２０１６年６月１日Ｖ独创性说明本人郑重卢明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进巧的研究工，作及取得硏巧成果。尽我所知，除Ｔ文中特别加标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安徽工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料－－同工作。与我的同志对本研

2、究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名乐挺曰期訓ＵＪｆ关于论文使用授权的说明本人完企了解安徽工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即；学校巧权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可化公＾布论义的全部或部分内容，可式采用影印、缩印或其他复制手段保存论文保密的论文在解密后巧遵術此规定。，豁名导师签名Ｉ；曰期八Ｓ裤仪．］（安徽工业大学硕士学位论文论文题目：基于密度峰值聚类的RoboCup仿真2D阵型研究FormationAnalysisofRoboCupSimulation2DBas

3、edonDPCA作者：陈梅学院：计算机科学与技术学院指导教师：程泽凯单位：安徽工业大学论文提交日期：2016年6月1日学位授予单位：安徽工业大学安徽马鞍山243002摘要摘要伴随着新技术的兴起，RoboCup足球仿真2D的研究出现了新的方向，比如利用最新的机器学习、数据挖掘等技术对仿真2D平台所产生的日志文件进行挖掘与分析，为球队决策提供帮助。本文选取RoboCup仿真2D球队阵型作为研究点，通过借鉴2014年Science上提出的基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法，提出一种“基于密度峰值聚类RoboCup仿真2D阵型识别算法”。本文主要工作如下：首先

4、，简要介绍RoboCup足球机器人仿真2D项目的研究背景，及其仿真研究平台的构成，同时对国内外各个队伍的特点及其研究方向做出详细阐述，并侧重介绍阵型识别的研究进展。其次，介绍聚类的相关知识，重点阐述机器学习、聚类分析及数据对象的相似性度量方法，并对各大聚类算法的优势和特点进行了总结，从而引出本文所采用的聚类算法，最后着重介绍Science的基于快速搜索和发现密度峰值聚类算法思想和应用领域，并探索基于密度峰值的聚类算法在RoboCup阵型识别领域应用的可行性。最后，通过提取和整理仿真2D平台日志文件中的阵型数据，计算相应的距离矩阵，并使用基于密度峰值聚类算

5、法对RoboCup阵型进行识别仿真实验。实验结果表明该算法对球队的阵型识别是有效的。本文主要是将新的聚类算法应用于RoboCup足球仿真2D项目的阵型识别中，从相关日志文件中离线识别出球队阵型信息。关键词：RoboCup仿真2D；人工智能；密度峰值聚类；阵型IAbstractAbstractWiththeriseofthenewtechnology,theresearchofRoboCupsoccersimulation2Dhasnewdirections,forexample,analyzinglogfilesthataregeneratedfromR

6、oboCupsoccersimulationplatformbythenewtechnologyofmachinelearninganddataminingforhelpingteamdecision.ThepaperchoosesteamformationofRoboCupsoccersimulationasaresearchpoint,andputforwardateamformationrecognitionalgorithmbasedondensitypeaksclusteringbytakingexamplefromthepaperpublis

7、hedonSciencein2014,theclusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks.Themainworksinthispaperarefollowing:Firstofall,thepapergivesabriefintroductiononRoboCupsoccersimulation2Danditsplatform,thefeatureandresearchdirectionofeachteamathomeandabroadwillalsobegivendetailedly,andthispartfo

8、cusonintroducingtheresearchprogressoftea