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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>強化學習在RoboCup帶球任務中的應用劉飛

      強化學習在RoboCup帶球任務中的應用劉飛

      2017-03-14 | pdf | 566KB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      強化學習在RoboCup帶球任務中的應用_劉飛

      　　RoboCup 仿真比賽提供了一個完全分布式控制、實時異步多智能體的環境，通過這個平臺，可以測試各種理論、算法和 A－ gent 體系結構，在實時異步、有噪聲的對抗環境下，研究多智能體之間的合作和對抗問題。仿真比賽在一個標準的計算機環境內進行，采用 Client/Server 方式，參賽隊伍編寫各自的客戶端程序，模擬實際足球隊員進行比賽。在 RoboCup 足球機器人仿真中使用強化學習算法必須克服幾個問題，如：多維連續的狀態空間、噪聲的影響、多智能體以及需要實時的動作。在過去的一段時間內，機器學習已經被應用在 RoboCup 的許多的子任務中。本文提出了將 SARSA 算法應用在多智能體（4V3）的帶球的任務中，經過一段時間的學習之后， 取得了理想的效果。

      強化學習在RoboCup帶球任務中的應用劉飛

      　　強化學習也叫激勵學習、評價學習，它是智能體不斷的試探和學習的過程，通過這種試探來使系統行為從環境中獲得的累積獎賞值最大。其基本的模型如圖 1 所示。在強化學習中，設計算法的原則就是把外界環境轉化為最大獎勵量的方式的動作。智能體并沒有被告訴要做什么或者采取哪個動作，而是通過看哪個動作得到了最多的獎勵來自己發現。智能體的動作的影響不只是立即得到的獎勵，而且還影響接下來的動作和最終的獎勵。在強化學習中，環境處于狀態集合 S 中的某一狀態 s，Agent 選擇動作集合 A 中的一個動作 a， 動作 a 作用于環境后會接收到一個即時獎賞 r，若 r 大于 0，則智能體以后產生這個動作的趨勢就會加強;反之，智能體產生這個動作的趨勢就會減弱。在學習系統的控制行為與環境反饋的狀態及評價的反復的相互作用中，以學習的方式不斷修改從狀態到動作的映射策略，以達到優化系統性能目的。

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