[1]周勇 刘锋.基于改进的Q学习的RoboCup传球策略研究[J].计算机技术与发展,2008,(04):63-66.
　ZHOU Yong,LIU Feng.Research of RoboCup Pass Strategy Based on Improved Q- Learning[J].,2008,(04):63-66.
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基于改进的Q学习的RoboCup传球策略研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年04期
页码:
63-66
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research of RoboCup Pass Strategy Based on Improved Q- Learning
文章编号:
1673-629X（2008）04-0063-04
作者:
周勇 刘锋
安徽大学计算机科学与技术学院
Author(s):
ZHOU Yong;  LIU Feng
School of Computer ,Science and Engineering, Anhui University
关键词:
RoboCup; 神经网络; Q学习; 智能体; 传球策略
Keywords:
RoboCup;  neural network;  Q-learning;  agent;  pass strategy
分类号:
TP242.6
文献标志码:
A
摘要:
模拟机器人足球比赛（Robot World Cup，RoboCup）作为多Agent系统的一个理想的实验平台，已经成为人工智能的研究热点。传统的Q学习已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略问题，但是它仅能简单地离散化连续的状态、动作空间。提出将神经网络应用于Q学习，系统只需学习部分状态一动作的Q值即可获得近似连续的Q值，就可以有效地提高泛化能力。然后将改进的Q学习应用于优化传球策略，最后在RoboCup中实现测试了该算法，实验结果表明改进的Q学习在RoboCup传球策略中的应用，可以有效提高传球的成
Abstract:
As the ideal experimental platform of multi-agent system, RoboCup（Robot World Cup） has become the research center of artificial intelligence. Traditional Q-learning dispersed sequential state and action simply on resolving the problem about pass strategy

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60273043）;安徽省自然科学基金（050420204）周勇（1967-），男，安徽合肥人，硕士，讲师，研究方向为机器学习、Agent；刘锋,博士，教授，研究方向为并行分布计算、计算机网络
更新日期/Last Update: 1900-01-01