基于多Agent Q学习的RoboCup局部配合策略

• 作者: 李龙澍 赵发君
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 随机对策 Q-学习 实时性 局部合作 RoboCup仿真2D 配合策略
• 年，卷（期）: 2014,（23）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 127-130
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3713字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1301-0093

摘要

针对RoboCup（Robot World Cup）中，多Agent之间的配合策略问题，采用了一种局部合作的多Agent Q-学习方法：通过细分球场区域和Agent回报值的方法，加强了Agent之间的协作能力，从而增强了队伍的进攻和防守能力。同时通过约束此算法的使用范围，减少了学习所用的时间，确保了比赛的实时性。最后在仿真2D平台上进行的实验证明，该方法比以前的效果更好，完全符合初期的设计目标。

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	赵发君	安徽大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0