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题名多智能体强化学习在足球机器人中的研究与应用
被引量:19
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作者
刘春阳
谭应清
柳长安
马莹巍
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
北京科技大学信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第8期1958-1962,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60775058)
华北电力大学青年教师科研基金项目(No.200721006)
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文摘
本文提出一种基于投票的多智能体强化学习方法,使球队在比赛中学会协作,自动适应环境,提高实时性和进球数.首先通过定义称为策略的联合行为,将协作问题转化为对策略的学习,简化问题的处理;然后对球场进行划分,以区域表示位置,有效减少了状态空间维数,加快了学习速度;接下来通过区分环境状态并只考虑协作状态,减小状态空间,进一步提高了学习速度;并使用投票的方式综合各个队员的决策,达到协作的目的.最后通过实验结果表明了该方法的正确性和有效性.
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关键词
强化学习
机器人足球
多智能体系统
投票
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Keywords
reinforcement learning
robot soccer
multi-agent system
vote
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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