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《太原理工大学》 2007年
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基于相似性矢量距的免疫遗传算法在足球机器人决策子系统协调层中的应用

武斌  
【摘要】: 足球机器人比赛是近年来在国际上迅速开展起来的高技术对抗活动。足球机器人比赛系统涉及机器人、图像处理、自动控制、通信、传感以及人工智能等领域,目前足球机器人比赛已经成为研究多智能体系统和人工智能应用技术的重要实验平台。 从计算的角度来看,生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统,具有很强的识别、学习和记忆能力。近年来,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫算法正在悄然兴起。作为智能计算研究的新领域,人工免疫算法已经用于机器学习、故障诊断、图象处理、多智能体决策系统、网络入侵检测等领域,表现出卓越的性能和效率。 本文以MiroSot足球机器人中型组仿真比赛系统Middle League SimuroSot为研究平台,运用人工免疫算法的理论和应用做了一些研究工作。本文主要内容如下: (1)分析了MiroSot足球机器人比赛系统的四部分,分别是视觉子系统,决策子系统,通讯子系统和机器人子系统,并简单介绍了各部分的工作机理。然后对MiroSot足球机器人比赛系统的核心——决策子系统进行了深入的研究。本文采用了目前广泛采用的决策子系统的三层控制决策模型,该模型把决策子系统分为协调层、运动规划层、基本动作层,并重点针对协调层的两部分,态势分析和角色分配,进行了详细的分析与设计。其中,态势分析部分,本文在结合场地分区法与相对位置法优缺点的基础上,提出了综合因素分析法,即在对比赛场地按一定规则分区的基础上,同时考虑比赛的实时状态信息;角色分配部分,本文提出了基于关键队员(Key-player)自组织攻防比赛策略,并针对球在赛场的不同区域分别进行了讨论,给每个机器人队员分配具体的角色。 (2)在分析生物免疫系统功能、作用机理及特点的基础上,通过对基本免疫遗传算法的分析与总结,引入了基于相似性矢量距的免疫遗传算法,并证明了算法的收敛性。该算法通过基于相似性矢量距选择概率的选取把局部搜索和全局搜索有机地结合起来,在保留了最优抗体的同时又保证了抗体的多样性,避免了算法的未成熟收敛。通过两类测试函数优化实验和TSP问题求解的仿真实验,和遗传算法的寻优效果进行了对比,证明了该算法的有效性和优越性。 (3)将基于相似性矢量距的免疫遗传算法运用到足球机器人决策子系统的协调层中,并给出了具体的实现步骤。通过在Middle League SimuroSot仿真平台Robot Soccer v1.5a的实验仿真,证明了将该算法应用于决策子系统协调层中是可行而且效果良好。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP18;TP242

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