STEM理念下机器人教育的启示——以Robo Cup Junior比赛为例

随着教育信息化的不断推进,教育界的学者正在尝试将机器人应用于STEM教育中。文章通过对Robo Cup Junior比赛的介绍,得出该比赛能够提高学生对STEM的兴趣,培养学生的创新思维、创造能力和动手操作能力,培养学生的团队协作意识;促进学生文化交流的四条益处。同时,结合该比赛的特点,总结出关于我国学校开展机器人比赛的四点启示,以此来更好地促进机器人教育和STEM的发展。

多智能体分层协作规划及在RoboCup中的应用

为了更好地解决一类通讯受限环境中多智能体任务协作规划问题,提出了基于MAXQ-OP的多智能体在线规划方法,并在Robo Cup仿真2D足球比赛的人墙站位和多球员传球问题中对算法进行了实验.实验结果表明,这个方法使智能体在需要协作配合的环境中的表现比传统方法有了明显提升.

基于混合蚁群遗传算法的Agent联盟求解

针对混合蚁群遗传算法容易融合时机过早或过晚、种群进化经历的代数过多、效率低等问题,首先改进了蚁群算法,并将改进的蚁群算法和遗传算法结合,应用于Agent联盟求解。提出了基于混合蚁群遗传算法的Agent联盟求解算法(Hybrid Ant Colony and Genetic Algorithm,HAGA),算法的核心是动态寻找两个算法的衔接点,在该点左侧使用遗传算法,右侧使用蚁群算法。与其他传统算法的实验比较,证明了该算法在求解联盟的最优解的时间和精度上都有较高的效果。把HAGA应用于RoboCup2D龙队客户端程序中,使用比赛分析工具软件SoccerDoctor对比赛结果进行了统计分析,结果显示龙队在诸多技术参数方面均占有明显优势。