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2014中国机器人大赛暨RoboCup公开赛圆满落幕
　肥西小伙吕某头一回跟两名美女网友相约做足浴，事先说好AA...
一个参赛机器人在舞蹈比赛中 余力 摄
&&&&合肥日报讯 昨日下午，经过三天的激烈角逐，2014中国机器人大赛暨RoboCup公开赛圆满落幕。64个项目的冠、亚、季军各有归属。在肥高校中，中国科学技术大学代表队分别获得了RoboCup仿真组（2D）和家庭服务机器人的冠军。合肥师范学院代表队获得了家庭机器人仿真组的冠军。
&&&&比赛规模历届最大
&&&&据悉，与往年的比赛相比，今年的中国机器人大赛暨RoboCup公开赛规模最大、水平最高、项目最多，比赛呈现出一系列新特点。组委会有关负责人介绍，此次比赛场地标准较高，展台搭建为历年之标杆，包括灯光、通信等都做了具体的处理；技术上有了新的突破，许多赛事规则加大了难度，为推动计算机技术的进一步发展奠定了基础。&比如机器人擂台赛，增加了手势识别技术，进行人机交互，不再像过去一样，只是简单的对撞。&
&&&&记者了解到，今年的比赛还邀请了RoboCup国际联合会三位理事对比赛现场进行考察、评估，为合肥明年承办机器人&世界杯&做准备。
&&&&市科技局负责人表示，借助2014中国机器人大赛暨RoboCup公开赛平台，进一步推进合肥科技创新，也为明年的比赛练兵。
&&&&大赛组织备受选手肯定
&&&&几天来的采访，记者感受到，此次机器人大赛，虽然涉及的比赛项目较多，参与比赛的选手较多，但组织非常有序，各项比赛进展非常顺利，给参赛选手留下了深刻印象。
&&&&&大赛组织十分有序，服务也非常好。&来自三峡大学的苏高照说，他们参加了工程搬运创新组的比赛，获得了亚军，感到非常满意。而志愿者的服务也让他们印象尤其深刻。&志愿者服务非常好，包括电源连接、餐饮等事情，解决得又好又快。&苏高照说。
&&&&西北工业大学明德学院大三学生张楚瑶已是第二次来肥参加比赛。她说，相比去年，今年比赛组织得更加有序，场地也提高了很多。虽然明年因面临毕业不能再来合肥参加比赛，张楚瑶还是对合肥明年成功举办机器人&世界杯&给予了良好祝福。
&&&&明年&世界杯&参赛人数将超三千
&&&&记者昨天还从大赛组委会了解到，预计明年将有来自包括美国、德国、日本、意大利等45个国家和地区的代表队来肥参加比赛，参赛人数将超过3000人。
&&&&参与申办2015年世界机器人大赛的负责人介绍，合肥之所以能够成功申办，主要在于合肥拥有科教资源，创新能力较强；同时，合肥交通便捷，综合优势比较明显。
&&&&&在申报过程中，我们准备了详细的方案。&该负责人说，2013年中国机器人大赛暨RoboCup公开赛有4000多人参加，RoboCup国际联合会看到了合肥的办赛能力和水平。
&&&&除了FIRA足球机器人比赛、家庭服务机器人比赛等较为好看的赛事外，明年世界杯赛还会出现很多新的项目，例如现代物流类机器人赛、工厂机器人赛等多个项目。此外，还有青少年组比赛。（记者 王弘毅 刘标）
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（图文）我院学子在2014中国机器人大赛暨 RoboCup公开赛仿真2D组比赛中喜获佳绩
时间：[日 10:09]&&来源：电气信息系&&浏览：
10月10日-12日， 2014中国机器人大赛暨RoboCup公开赛在合肥安徽国际会展中心举行。本次大赛共吸引了包括清华、中科大在内的185所高校近3000人参赛。
由我院学生庄小伟、邵磊、尚超组成的Tornado队参加RoboCup机器人足球仿真 2D组比赛，并荣获仿真2D组季军。
中国机器人大赛暨RoboCup公开赛是中国最具影响力、最权威的机器人技术大赛，是综合性较强的科技类竞赛活动。（撰稿：陈玉燕& 审核：阚永明）
学院地址: 安徽省马鞍山市湖东路59号&&&&&&&& &邮编：243002
版权所有：安徽工业大学工商学院& 电话：马鞍山日报数字报刊平台
第2版：要闻
安工大 YuShan仿真2D队连续4年进入世界杯 RoboCup决赛圈八强
&&&&本报讯（记者余萍通讯员汪盛颜程泽凯）由RoboCup国际联合会主办、合肥市政府承办的第19届RoboCup世界杯决赛圈比赛7月23日在合肥落下帷幕。面对世界强手，安徽工业大学YuShan仿真2D队顽强拼搏，最终获得了机器人足球仿真2D组第六名，连续4年进入八强。其中在16进8的比赛中，安徽工业大学YuShan仿真2D队以1：0战胜了中国科学技术大学WrightEa-gle队。&&&&RoboCup机器人世界杯赛每年举办一届，由世界各国的地区和城市经过申办取得承办权。作为世界最顶级的机器人赛事，第19届Robo-Cup世界杯决赛圈比赛吸引了47个国家和地区的3000多名选手报名参赛。比赛分为专业组和青少年组，包括机器人足球、服务机器人、救援机器人三大类，共有15个比赛项目近100个子项目，涵盖了当前智能机器人研究的主攻方向和热点问题。大赛同时举行了机器人产品与技术展览、机器人产业峰会、机器人教育科研体验等多项活动。
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版权所有 马鞍山日报社　合作伙伴：基于 robocup 机器人足球仿真2D的多主体动态不可测问题
1&&相关背景
&&&1.1&&智能&Agent
& & Agent的概念最早可以追溯到1977年由Heiwitt提出的演员模型，在该模型中给出了一些“演员”——一一组具有知我包含、相互作用和并行执行的对象。以后的研究中又把Agent看成一个具有特别技能的个体。后来又提出软件Agent的概念，认为Agent是具有自主性和协作性的实体，它能够帮助用户完成一定的额任务。还有研究者认为Agent是驻留在某一环境下能够持续、自主发挥作用，满足任务/目标驱动性、社会性、主动性等特征的计算主体。
&&&1.2多Agent系统（MAS）
& & MAS的研究历史最早可以追溯到80年代中期的Actors规划模型，而MAS的协作求解问题的能力超过单个的Agent是MAS产生的最直接原因，导致MAS研究逐渐兴起的其他演员还包括：与已有系统或软件的互操作，求解那些数据、能力和控制具有分布特性的问题以及提高系统的效率和鲁棒性等；与单个Agent相比,MAS具有以下特点：每个成员Agent仅拥有不完全的信息和问题求解能力（故其观点是有限的），不存在全局控制，数据是分散或分布的，计算过程是异步、并发或并行的。
&&&&1.3&MAS与Robocup
& & &在第15届国际人工智能联合大会上，由Kitano,Veloso和Tambe等来自美、日、瑞典的9位国际著名或知名学者联合发表论文“The&RoboCup&synthetic&agent&challenge&97”系统阐述了机器人足球的研究意义、目标、阶段设想、近期主要内容和评价原则。概括的说，过去50年终人工智能研究的主要问题是“单主体静态可预测环境中的问题求解”，其标准问题是国际象棋人-机对抗赛；未来50年中，人工智能的主要问题是“多主体动态不可测环境中的问题求解”，其标准问题是足球的机-机对抗赛和人-机对抗赛。从科学研究的观点看，无论是现实世界中的智能机器人或机器人团队（如家用机器人和军用机器人团队），还是网络空间中的软件自主体（如用于网络计算和电子商务的各种自主软件以及他们组成的“联盟”），都可以抽象为具有自主性、社会性、反应性和能动性的“自主体”（agent）.由这些自主体以及相关的人构成的多主体动态系统（multi-agent&systems）,是未来物理和信息世界的一个缩影。其基本问题是主体（包括人）之间的协调，可细分为自主体设计、多主体体系结构、自主体合作和通信、自动推理、规划、机器学习与知识获取、认识建模、系统生态和进化等一系列专题。值得注意的是，上述一系列问题中的大多数都在机器人足球中得到了集中的体现。在这个意义下，将机器人足球作为未来人工智能和机器人研究的标准问题是十分恰当的；这主要是由于机器人足球具有以下特点：
（1）典型性。如上所述，RoboCup机器人足球队的研制涉及当前人工智能研究的大多数主要热点，因而构成一个典型问题。
（2）可行性。多主体系统的绝大多数实际背景非常复杂，以至于研究人员在目前的条件下难以把握，无法兼顾具体细节分析与基本问题探索。而在机器人足球中则较易兼顾二者，易于深入。
（3）客观性。比赛提供了一种实验平台和评价各种理论与技术的客观方法，便于研究者的“自我观察”和相互交流
（4）综合性。在以往的研究中，各种技术通常被分别开发和观察，综合集成工作一般由面向最终用户的应用部门来完成，这种方式不利于相关技术在更高层次上的衔接和在更深层次上的创新。机器人足球是第一个深层的“综合平台”。
综上，因此在世界上，开展机器人研究是人工智能从基础理论走向实际应用的一个战略性步骤。
&&&&1.4&多主体动态不可测问题定义
& & 多主体动态不可测是指多个主体在相互完全独立的条件下，通过协作完成指定的目标和任务。这是一种动态过程，需要考虑多个主体意识态度之间的交互和协作能力。而每一个主体的最基本特性包含反应、自主\自制、面向目标和社会，及其他应用情况下可以拥有的其他特性。这是一种多主体在合作中通过协同效应完成指定任务。采用基于对robocup机器人仿真2D多年的实践研究和发展，对多主体动态不可测问题进行部分深入探究。
2&&多主体协商
&&&2.1&基于robocup机器人仿真2D的多主体协商
& & 多主体协商是MAS实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节，基于robocup机器人仿真2D，在多主体协商方面，主要包括协商算法和系统分析两个部分内容。协商算法用于描述Agent在协商过程中的行为，包括通信、决策、规划和知识库操作等。系统分析的任务是分析和评价Agent协商的行为和性能，回答协商过程中的求解质量、算法效率以及系统的公平性和死锁等问题。
& &2.2&基于robocup机器人仿真2D的协商算法
& & 协商算法用于描述Agent在协商过程中的行为，包括通信、决策、规划和知识库操作等。比如在仿真2D比赛中，每个Agent会根据其不同的世界模型，选择不同的技术动作（Figure&1）。在个人技术决策的基础上，再通过多Agent相互协作，实现一个策略性目标。
&&&2.2&基于robocup机器人仿真2D的系统分析
&&&&仿真组比赛采用Soccer&Server[1]作为一个标准比赛平台（Figure&2）。Soccer&Server是一个允许竞争者使用支持UDP/IP的任务程序语言进行仿真足球比赛的系统，整个系统按照100毫秒的周转运转，比赛以Client/Server方式进行。Server,提供了一个虚拟的足球场地，并对比赛双方的全部队员和足球的移动进行仿真。Client,相当于球员的大脑，指挥球员的运动，每个Client控制一个球员。Server和Client之间的通信是通过UDP/IP协议进行的。通过这种方式，Server向Client发送有关的赛场信息（如视觉、听觉信息等），Client端通过对这些信息进行分析，产生相应的控制指令，并发送到Server，以控制相应的队员。要赢得一场足球比赛，单靠个人能力是不可能的，必须有全体队员的相互配合与协作；同样，要提高一个多主体系统的性能也需要各个主体之间的协调与配合。而这就需要研究者在这套平台上设计自己的球队，用以评价各种理论、算法及策略的可能性。
例如在目标点价值评判：
&&&&将带球目标点定义为最大价值点（Valuemax&）&，当&Agent&带球至此目标点后就会选择其他技术动作&（如传球、&射门）&；&而对于每个点价值&(&Value&)&的计算&,&&我们利用的是以下公式：
& & &Value =Value pos +Value pass
&&&&Value&pos&表示各个点的位置价值，即根据距对方球门距离远近（比如距离对方球门越近Value&pos&越大）&、对方防守程度（防守越密集Value&pos&&越小）等情况计算；对于一个点的位置价值评判存在着诸多因素，具体的必要因素如表&（1）&所示。当然在实际中还存在一些其他的细小因素，但这些因素一般对位置价值的评判影响不大，可以在计算过程中不予考虑。
& & Value&pass&表示各个点的传球价值，即在把球带到此点后将球传给其他队友后得到的收益，传球收益在传球模块中予以评价。
&&&&对于Value&pos和Value&pass&的具体计算利用的是基于价值的学习方法，可经过对球队的多次训练逐渐求得。与一般的学习算法一样，训练时间越长，对最大价值点的计算就越准确，带球效果也就越好。
& & 在实际比赛中，由于比赛是实时的，并且各周期的世界模型不同，因此最大价值点即带球目标点可能会出现抖动，也就是说，当前周期计算出的最大价值点与上周期（或之前）的最大价值点不同。而由于&turn&命令和&dash&命令不能同时发送给&Server&，而且&Agent&会受惯性因素影响，在改变前进方向时需要额外花费一些时间。为了解决这个问题，当计算出本周期最大价值点时与上周期（之前）最大价值点不同时，将上周期（之前）计算出的最大价值点的价值乘以一个大于&1&的系数，以确保最大价值点尽可能的稳定，使&Agent&尽量朝它原本前进的方向带球前进。
(了解更多详情，可以和我交流，大家一起学习)
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& 2012 - 2014 &
&All Rights Reserved. &
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var cpro_id = "u1888441";
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var cpro_id = "u1888128";RoboCup-2D仿真比赛中多智能体协作问题的研究--《西安理工大学》2009年硕士论文
RoboCup-2D仿真比赛中多智能体协作问题的研究
【摘要】：
多智能体协作问题是近年来分布式人工智能领域研究的一个热点。RoboCup作为验证多智能体一个理想平台,被越来越多的学者用来验证协作算法的可行性和有效性。本文以RoboCup-2D仿真比赛为研究对象,研究多智能体间的协作问题。
论文完成的主要工作有：
(1)针对RoboCup-2D仿真比赛中多智能体协作的问题,提出一种三层多智能体协作模型。通过实际应用表明,该模型不仅能提高RoboCup-2D仿真系统中智能体的智能性,而且有利于智能体间的实时动态协作；
(2)研究了在RoboCup-2D仿真比赛中球队阵形变换与角色转换中智能体间的协作关系。通过阵形来约束智能体的行为,使多智能体之间具有一定的协作性；通过引入角色的概念并与阵形变换相结合,实现了基于阵形变换与角色转换的多智能体动态协作；采用Petri-net建模方法对阵形变换与角色转换过程中智能体的协作关系进行建模,并分析了模型的各种性能指标,然后将其应用到RoboCup-2D仿真比赛中,从理论和实际两方面验证了模型的正确性和可行性；
(3)采用Q学习算法来对RoboCup-2D仿真比赛中单智能体的行为决策进行训练。通过智能体在RoboCup-2D仿真比赛带球跑位中的实际应用,验证了Q学习算法在解决单智能体行为决策时的有效性；
(4)为了解决多智能体间的协作问题,在Q学习算法基础上提出了联合Q学习算法,并将该算法成功应用到RoboCup-2D传球协作中。实验结果表明,联合Q学习算法比传统的Q学习算法能更有效的解决多智能体间的协作问题。
论文最后将上述研究成果应用于RoboCup-2D仿真比赛中,来验证协作方法和策略的有效性和正确性。
【关键词】：
【学位授予单位】：西安理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2009【分类号】：TP242【目录】：
Abstract4-8
1 绪论8-12
1.1 课题背景及研究意义8-9
1.2 国内外研究现状9-10
1.3 主要研究问题及基本思想10
1.4 论文构成10-12
2 RoboCup-2D仿真环境下的智能体协作模型结构12-18
2.1 RoboCup-2D足球仿真比赛系统12-13
2.2 球队程序结构13-15
2.2.1 主程序流程图13-14
2.2.2 主要类介绍14-15
2.3 智能体协作模型15-16
2.3.1 基于规划协作的模型15
2.3.2 基于智能体的BDI模型15
2.3.3 自协调模型15-16
2.4 球队多智能体协作的模型结构16
2.5 本章小结16-18
3 基于Petri-net的阵形变换与角色转换模型分析18-32
3.1 Petri-net的基本理论18-19
3.2 Petri-net的基本模型结构与基本分析技术19-20
3.2.1 Petri-net的基本模型结构19
3.2.2 Petri-net的基本分析技术19-20
3.3 RoboCup-2D仿真中的球队阵形的选择与变换20-23
3.3.1 RoboCup-2D仿真中球队比赛阵形20-21
3.3.2 球队初始阵形设定21-23
3.4 基于Petri-net的阵形变换分析23-26
3.4.1 模型分析25-26
3.4.2 模型说明26
3.5 基于Petri-net的角色转换分析26-30
3.6 RoboCup-2D比赛实例图分析30-31
3.7 本章小结31-32
4 基于强化Q学习的智能体基本技能学习32-42
4.1 强化Q学习算法32-33
4.2 Q学习算法在带球跑位中的应用33-37
4.2.1 一对一带球跑位Q学习实现33-36
4.2.2 一对多带球跑位策略36-37
4.3 参数设置37-38
4.4 实验结果分析38-40
4.4.1 算法性能分析38-39
4.4.2 RoboCup-2D比赛实例图分析39-40
4.5 本章小结40-42
5 联合Q学习在传球协作中的应用42-55
5.1 联合Q学习算法42-43
5.2 联合Q学习算法的RoboCup-2D传球策略实现43-45
5.2.1 传球对象的确定43-45
5.2.2 确认传球对象方法分析45
5.3 传球配合中的协作分析45-46
5.4 联合Q学习算法在传球协作中的应用46-51
5.4.1 联合Q学习的程序流程46-47
5.4.2 状态及动作定义47-50
5.4.3 学习参数设定及结果50-51
5.5 复杂球场状态处理51-53
5.6 RoboCup-2D仿真实验结果分析53-54
5.7 本章小结54-55
6 总结与展望55-57
6.1 总结55
6.2 展望55-57
参考文献59-61
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