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强化学习在机器人足球半场进攻中的应用

Application of Reinforcement Learning in Half Field Offense of Robot Soccer

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【作者】 韦庆丹陈焕文陈鹏慧蔡琼

【Author】 WEI Qing-dan CHEN Huan-wen CHEN Peng-hui CAI Qing(Changsha University of Science and Technology, China) (Hunan College of Information, China)

【机构】 长沙理工大学湖南信息职业技术学院

【摘要】 本文主要研究了强化学习在机器人足球比赛半场进攻中的应用,机器人足球比赛环境状态是一个连续的状态空间,利用强化学习必须将状态空间离散化,文中利用给定的状态变量来描述坏境状态。为了克服机器人单独更新值函数的缺点,采用机器人之间通信的方式来更新所有进攻机器人的值函数,最后将算法在4V5的机器人比赛环境中进行了实验,取得了理想的效果。

【Abstract】 This article main introduce the applicatiion of reinforcement learning in half field offense to robot soccer, the environment of robot soccer is a continuous state space, we should discretize the state of environment,we define the state using a set of variables. In order to overcome the shortcoming of the agent update Q value independent, we adopt communication between robots to update Q value of all offense agent.Finally we perform an experiment in 4V5 half field offense, and get an ideal result.

  • 【文献出处】 微计算机信息 ,Microcomputer Information , 编辑部邮箱 ,2011年12期
  • 【分类号】TP242
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】73
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