基于遗传算法的函数优化问题研究

介绍了利用遗传算法解决函数优化问题的一般思路。引入一个称为精华模型的变量,以协调群体的多样性和选择性压力;引入并使用了均匀交叉算子、均匀变异算子,能改进遗传搜索的局部搜索能力,并显著提高遗传算法求得全局解的能力。

Mirosot足球机器人决策系统的研究

介绍了基于场地分区技术的决策系统在足球机器人比赛中的应用。利用场地分区技术,把比赛场地分成防守区、进攻区、中间区三个大区域,在每个大区域内又细分成多个决策区。由态势分析层-分解任务层-角色分配层-动作执行层构成的决策系统根据比赛场上机器人和球的相关信息,进行场景分析、任务分解、分配角色、执行动作等一系列的决策判断,得到机器人能够识别的指令,完成决策出机器人动作命令的任务。实验结果表明,该系统能快速稳定地指挥机器人进行比赛。

基于几何特征的足球机器人目标识别算法研究

提出了一种针对不同色标块形状的目标识别算法,能够在确保准确度的前提下快速地识别目标,满足实时比赛的需要。

MIROSOT实时避障问题的研究与实现

研究了MIROSOT实时系统、二维的比赛环境中的蔽障路径规划问题,首先利用可视图法进行模型抽象,然后利用动态规划的思想,把路径规划转换成多阶段的决策问题,对于每个阶段的子问题,都可以用可视的搜索机制来求解,最后对求解结果进行评估,得到最短路径。对算法的设计及实现进行了仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。