自适应遗传算法和RBF网络在传球中的应用

机器人足球仿真比赛系统是研究人工智能的优秀平台,借助平台,将智能算法应用到仿真球队的相关策略设计中,通过球队之间的比赛以验证算法的可行性。传球是球员的基本动作之一,设计的好与否直接影响着球队的整体实力。由于仿真比赛环境是一个实时、动态、有干扰的环境,难以对传球动作建立精确的物理模型。为提高球队近似物理模型的传球成功率,提出了一种新的传球方法,即基于自适应遗传算法的RBF神经网络传球方法。用自适应遗传算法优化RBF神经网络的结构参数,通过优化,提高了网络的学习能力和全局搜索效率。仿真结果表明,经过自适应遗传算法优化的RBF神经网络的传球成功率得到了很大提高。