决策树学习在RoboCup仿真球队中的应用研究

被引：5

作者：

杨增光

李龙澍

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

[2] 安徽大学计算机科学与工程系合肥

[3] 合肥

来源：

关键词：

决策树; ID3; C4.5; 行为评测能力; 行为选择能力;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2004.04.013

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

通过对基于决策树的学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup仿真球队中Agent“行为选择能力”的训练算法,使得Agent能够根据当前场上的状态,决定下一步的行动。并以射门为实例,用该方法对Agent进行训练,使Agent学会判断当前状态是否可以射门,在不可射门的情况下选择下一步的行动。

引用

页码：653 / 656

页数：4