Q 学习在 RoboCup 前场进攻动作决策中的应用

• 作者: 李龙澍 章惠龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Q学习 RoboCup 多智能体协作
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 240-242
• 分类号: TP181
• 字数: 3839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1108-0114

摘要

RoboCup 是世界上规模最大的机器人足球大赛,包括软件仿真与硬件实体两类项目的比赛.RoboCup 仿真2D 作为软件仿真项目的重要组成部分,成为研究人工智能和多 Agent 智能体协作的优秀实验平台.将 Q 学习应用到 RoboCup仿真2D 比赛的前场进攻动作决策中,通过引入区域划分,基于区域划分的奖惩函数和对真人足球赛中动作决策的模拟,在经过大量周期的学习训练后,使 Agent能够进行自主动作决策,从而加强了多 Agent的前场进攻实力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙澍	安徽大学计算机科学与技术学院	199	1780	21.0	29.0
2	章惠龙	安徽大学计算机科学与技术学院	1	10	1.0	1.0