【摘 要】
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该文讨论如何解决实时、噪声、对抗多智能环境下设计成功的决策体系、形成适当行为的问题.足球机器人的设计和实现,包含了所有MAS系统的特性,并且具有相当的难点和复杂性,因
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该文讨论如何解决实时、噪声、对抗多智能环境下设计成功的决策体系、形成适当行为的问题.足球机器人的设计和实现,包含了所有MAS系统的特性,并且具有相当的难点和复杂性,因而该文用RoboCupSoccerServer作为测试平台. 该文的主要研究成果包括:1、提出了一个在实时、有噪声、对抗性和时间紧迫的多智能体系统下的决策结构;2、提出基于Fuzzy-Q Learning具有通用性的机器学习算法;3、提出基于Fuzzy规则作为先验知识的启发式搜索算法;4、设计了用于解决RoboCup中传球决策的一种新的规划算法;5、提出基于ANFIS的动态跑位策略.
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