多智能体协作策的研究及在robocup中的应用.pdfVIP

摘要 多智能体协作是多智能体系统MAS研究的核心问题。在复杂、 动态、不确定的多智能体环境中，为了满足多智能体协作中对局部配 合和通信受限的要求，本文对智能体策略寻优、行为协调和动作规划 问题进行研究，来构建适用于不同情况下的多智能体协作策略，并在 典型的MAS——RoboCup机器人足球仿真系统平台下进行检验。 首先，为了实现智能体行为选择的优化和多智能体的局部协作， 提出基于行为协同优化的多智能体协作策略。智能体通过模块化模糊 Q学习对其他智能体的行为进行评估，考虑它们的行为对自身行为选 择的约束，来优化自身的行为决策，再采用共享联合意图的协调方法 解决智能体之间的行为冲突，得到其最优行为策略。 其次，在通信受限的情况下，提出基于多智能体行为图的分层规 划协作策略。根据智能体感知到的局部环境信息，利用行为图对其行 为过程进行预测规划，再结合模块化模糊Q学习中获得的行为选择 的先验知识，逐层调整其初始行动计划，获得智能体协调一致的动作 规划序列，使其针对当前环境快速做出有效决策来实现与其他智能体 的协作。 论文提出的多智能体协作策略应用到中南大学CSUYunLu机器 人足球仿真球队中，在实际训练和对抗比赛中验证了其有效性。 关键词多智能体系统，协作策略，模块化模糊Q学习，分层规划 AB STRACT iS an researchfocusof Multi—agentcooperationimportant anduncertain complex，dynamic multi-agentsystem(MAS)．In dissertationstudiesthese as environment，this problems，such multi-agent andaction of coordination singleagent，behavior strategyoptimization of collaborationand the local planning，tosatisfy requirements inthe of communicationlimitation processmulti—agent areconductedtobe in strategies applicable multi—agentcoopermion differentcasesandexaminedin soccersimulmion RoboCup system． orderto behaviorselection ofthe Firstly,inimplement optimizmion andlocalcollaborationof agent m