RoboCup中基于效果操作的动态行为规划模型

• 作者: 李静 陈世福 陈兆乾 骆斌
• 来源期刊: 南京大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 动态规划 TeamWork 贝叶斯信念网络 基于示例的推理 RoboCup
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 页码范围: 467-475
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 6887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2003.05.003

摘要

如何提高agent的学习能力、对手建模能力以及多agent团队运作能力是目前RoboCup研究所面临的3项挑战,在上述的挑战中,行为规划起了非常重要的作用.agent如何能够在动态实时的复杂环境中根据场景变化来动态规划自己的行为是RoboCup目前急需解决的问题.提出一种面向效果操作方法的动态行为规划模型,使队员能够在场景分析的基础上,根据经验动态选择和执行行为策略,且具有持续学习的能力.采用贝叶斯信念网络和基于示例推理相结合的方法来实现.实验结果表明,该方法有效提高了队员适应环境的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈世福	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	169	4351	32.0	60.0
2	陈兆乾	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	74	1789	23.0	40.0
3	李静	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	68	506	12.0	20.0
4	骆斌	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	55	1120	14.0	32.0