基于改进的Q学习的RoboCup传球策略研究

• 作者: 刘锋 周勇
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: RoboCup 神经网络 Q学习 智能体 传球策略
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3160字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.04.019

摘要

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RobdCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点.传统的Q学习已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略问题,但是它仅能简单地离散化连续的状态、动作空间.提出将神经网络应用于Q学习,系统只需学习部分状态一动作的Q值即可获得近似连续的Q值,就可以有效地提高泛化能力.然后将改进的Q学习应用于优化传球策略,最后在RobCup中实现测试了该算法,实验结果表明改进的Q学习在RoboCup传球策略中的应用,可以有效提高传球的成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘锋	安徽大学计算机科学与技术学院	77	392	11.0	16.0
2	周勇	安徽大学计算机科学与技术学院	13	90	3.0	9.0