基于阵形和角色的多Agent协作研究和战术库的设计

论文摘要

机器人足球世界杯以多智能体系统(MAS)和分布式人工智能(DAI)为主要研究背景。其主要目的是通过提供一个标准的比赛平台，促进机器人学和人工智能的研究与发展。为了能让一个机器人球队真正能够进行足球比赛，必须集成各种各样的技术，包括自治智能体的设计准则、多智能体合作、策略获取、实时推理、机器人学以及传感器信息融合等。本论文以仿真机器人足球比赛中的多个智能体为研究对象，对多智能体系统中的多个智能体之间的协作问题进行了分析和研究，把一些研究的新方法、新思路运用于改造我们的球队中来。论文首先介绍RoboCup仿真平台的系统组成及运作原理，包括服务器、监视器、客户端程序等；随后切入本文研究重点：多Agent间协作和战术库设计。本论文做的主要研究工作如下：基于层结构的思想，设计了球队的主体结构，给出了球队的Client程序结构和比赛流程。基于动态阵形和动态角色的概念，设计了球队的协作模型，在此基础上，详细阐述了协作模型中多Agent协作的具体过程。针对多Agent协作冲突，提出了有效的解决方案。在分析比赛战术特点的基础上，设计了球队的战术库系统。结合战术的思想设计了球队的全局策略；给出了部分战术的具体实现，并在球队的比赛中得到了验证。最后对当前工作的成果做了简单的总结，并展望了未来，对球队以后需要做的工作做了简要的介绍。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 多智能体系统
• 1.1.1 智能体（Agent）
• 1.1.2 多智能体系统（MAS）
• 1.1.3 多Agent系统的特点
• 1.1.4 人工智能的研究问题
• 1.2 机器人足球比赛（RoboCup）
• 1.2.1 RoboCup的起源
• 1.2.2 RoboCup研究意义
• 1.2.3 仿真组Simulated League
• 1.3 论文组织
• 第二章 RoboCup仿真环境
• 2.1 Soccer Server
• 2.1.1 Server
• 2.1.2 Monitor
• 2.1.3 Logplayer
• 2.2 仿真模型
• 2.2.1 场地和对象模型
• 2.2.2 运动模型
• 2.2.3 噪音模型
• 2.2.4 体力模型
• 2.3 感知模型
• 2.3.1 视觉感知模型
• 2.3.2 听觉感知模型
• 2.3.3 自身感知模型
• 2.4 仿真平台动作接口
• 2.5 Soccer Server特点
• 2.6 小结
• 第三章 球队Agent结构的设计
• 3.1 智能体的体系结构
• 3.1.1 反应式结构
• 3.1.2 慎思式结构
• 3.1.3 混合式结构
• 3.2 Agent的分层系统结构
• 3.2.1 层结构
• 3.3.2 基于层结构的主体结构设计
• 3.3 球队Client程序结构
• 3.3.1 球队的代码结构
• 3.3.2 Agent工作流程
• 3.4 小结
• 第四章 RoboCup中的多Agent协作
• 4.1 多Agent协作问题
• 4.1.1 多Agent协作问题的提出
• 4.1.2 多Agent协作的常用方法
• 4.2 多Agent协作模型
• 4.2.1 协作模型的概念
• 4.2.2 协作模型的定义
• 4.2.3 典型多Agent协作模型
• 4.3 角色与阵型
• 4.3.1 区域划分
• 4.3.2 阵形
• 4.3.3 角色
• 4.4 基于阵形和角色的协作模型设计
• 4.4.1 阵形模块设计
• 4.4.2 角色模块设计
• 4.4.3 任务模块的设计
• 4.4.4 通讯协作
• 4.5 多Agent协作冲突
• 4.5.1 多Agent协作冲突的概念
• 4.5.2 RoboCup中减少冲突的方法
• 4.6 小结
• 第五章 战术库系统的设计
• 5.1 战术介绍
• 5.1.1 战术
• 5.1.2 战术库系统
• 5.1.3 战术的解释执行
• 5.1.4 人类足球比赛战术
• 5.2 战术行为的研究
• 5.2.1 全局战术
• 5.2.2 局部战术
• 5.2.3 个人战术
• 5.3 战术系统的设计
• 5.3.1 全局战术的设计
• 5.3.2 基于战术思想的全局决策
• 5.3.3 局部战术的设计
• 5.3.4 个体战术的设计
• 5.4 实验与结果
• 5.5 小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 进一步的工作
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学位论文