基于神经网络和遗传算法的RoboCup截球策略

机器人足球(RoboCup)比赛已经成为当前人工智能研究的热点之一,作为多Agent系统的一个理想的试验平台,它涉及到了多个技术领域。论文应用神经网络技术和遗传算法解决Robocup仿真组比赛的截球问题,对截球技术进行了有效优化。将这种策略与传统的基于逻辑准则的策略进行了比较。分析表明基于神经网络和遗传算法的优化截球策略在很多情况下会做出更好的决定。

优势关系粗糙集在RoboCup中的决策分析

截球能力是RoboCup(Robot World Cup)仿真比赛中个体智能体的核心技能之一。为提高截球的成功率,将解析法和经验法相结合,提出了一种基于优势关系粗糙集的截球策略。着重讨论了基于优势关系的知识约简和截球决策规则的提取,研究了RoboCup运动模型中截球点的二分法求解。最后进行了仿真平台中的决策分析,验证了该策略的有效性。