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HfutAgent结构和个体动作学习

HfutAgent Architecture and Skill Learning

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【作者】 于磊方宝富王骋王浩

【Author】 Yu Lei, Fang Bao-fu, Wang Cheng, Wang Hao School of Computer and Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, 230009

【机构】 合肥工业大学计算机与信息学院

【摘要】 Robocup机器人足球是分布式人工智能的一个重要研究平台,其核心内容就是设计实时且具有抗噪音的多Agent系统,其中包括Agent结构设计、Agent智能的获取以及多Agent之间的协作。文中首先介绍了HfutAgent的结构,指出HfutAgent分为交互层、动作层和决策层。然后介绍了HfutAgent 的个体动作的实现,本文主要使用了基于神经网络的方法。

【Abstract】 Robocup is an important platform for researching distributed artificial intelligence. The key problem is to design a Multi-Agent system in real time and noise world. It includes how to design an agent Architecture, how a agent gets its intelligence and how agents cooperate with each other. First the paper introduces HfutAgent Architecture; it composed of iteration component, action component and decision layer. then the method that of agent skill learning based on neutral network is introduced.

【关键词】 HfutAgent多agentBP网络
【Key words】 HfutAgentmulti-agentBP network
  • 【会议录名称】 马斯特杯2003年中国机器人大赛及研讨会论文集
  • 【会议名称】马斯特杯2003年中国机器人大赛及研讨会
  • 【会议时间】2003-08
  • 【会议地点】中国北京
  • 【分类号】TP242;TP18
  • 【主办单位】中国自动化学会机器人竞赛工作委员会、科技部高技术研究发展中心
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