基于Q学习的Agent智能防守策略研究与应用

被引：6

作者：

马勇

李龙澍

李学俊

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技术学院

来源：

计算机技术与发展 | 2008年 / 18卷 / 12期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

Q学习; 智能体; 机器人足球比赛; 防守策略;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个通用的实验平台,通过它可以来评价各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点。针对RoboCup仿真中的守门员防守问题,基于Q学习算法,描述了在特定场景中应用Q学习训练守门员的方法和过程。在RobCup中验证了该算法,实现了守门员防守策略的优化。

引用

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