MAS结构和协作机制研究及其在Robocup中的应用

【摘要】： 分布式人工智能是人工智能的一个分支，已经成为当前的研究热点。而对分 布式人工智能最为有效的求解方式是基于Agent技术的建模。Agent建模主要是 设计合适的Agent结构，通过学习或其他方法得出Agent的智能，最后使用一定 的协调方法和规划达到Agent之间的协作。 本文在基于Agent、MAS的理论基础上设计了一个实际能够使用的MAS系 统—Robocup仿真球队。该MAS系统充分考虑了系统的实时性和噪音，系统设 计的每个Agent具有合理的结构和相当的智能性并且能够根据环境做出比较协 调的协作动作。 在本文中，首先介绍了典型的Agent结构和MAS模型和仿真机器人足球的 一些主要模型：设计了一个分层的Agent结构—HfutAgent，通过机器学习算法 实现了Agent的个体智能；最后结合足球领域专家的知识实现了Agent间的协作， 其中使用了Robocup中一个典型的协作方法-SBSP，设计了一个通过强化学习的 方法来达到Agent之间的局部协作，把基于效用的对策论方法引入了HfutTeam 的进攻体系和防守体系中。