RoboCup仿真環(huán)境下Agent機器學習策略的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩61頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、RoboCup(機器人世界杯足球賽)是國際上規(guī)模最大、影響最為廣泛的機器人足球賽事，它是人工智能和機器人研究的一種集中體現(xiàn)。在RoboCup的仿真環(huán)境下，機器學習的很多方法都可以得到檢驗。作為人工智能和機器人學新的標準問題，機器人足球受到越來越廣泛的關注。 本文使用仿真機器人足球作為研究機器學習算法應用的載體，基于Agent和機器學習的理論，圍繞Agent個體的基本動作及Agent個體高級動作的決策問題展開研究，主要研究內容和成

2、果如下： 1．將強化學習的方法引入到Agent踢球動作中，實現(xiàn)了把球加速到指定的出球速度的目的；在簡化條件下采用BP神經網絡的方法擬合Agent踢球力量和速度的關系，以便應用到簡單的踢球動作的選擇中。 2．改進現(xiàn)有的神經網絡的截球方法，構造出一種新的基于BP神經網絡的截球動作模型，并將該模型直接應用到傳球的判斷中，實現(xiàn)了傳球路線的選擇：將RBF神經網絡引入到射門模型中，根據(jù)強化學習和BP神經網絡結合的思想提出了一種新的基

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論