| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图表目录 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1．1 Agent技术概论 | 第11-16页 |
| 1．1．1 人工智能与分布式人工智能 | 第11-12页 |
| 1．1．2 智能Agent | 第12-14页 |
| 1．1．3 多Agent系统 | 第14-16页 |
| 1．2 机器人足球赛 | 第16-19页 |
| 1．2．1 RoboCup简介 | 第16-17页 |
| 1．2．2 MAS与RoboCup机器人足球赛 | 第17-18页 |
| 1．2．3 RoboCup仿真组比赛 | 第18页 |
| 1．2．4 RoboCup中的策略 | 第18-19页 |
| 1．3 本文组织 | 第19-20页 |
| 第二章 基于近似空间的射门学习算法 | 第20-31页 |
| 2．1 射门学习算法概述 | 第20页 |
| 2．2 基于统计的近似空间生成算法 | 第20-24页 |
| 2．2．1 基本概念 | 第20-23页 |
| 2．2．2 ASGS算法描述 | 第23-24页 |
| 2．3 RoboCup中几个射门因数之间关系问题 | 第24-30页 |
| 2．4 总结 | 第30-31页 |
| 第三章 RoboCup传球策略研究 | 第31-38页 |
| 3．1 Trust-region SQP filter的引入和改进算法 | 第31-34页 |
| 3．1．1 SQP filter方法的引入 | 第31-33页 |
| 3．1．2 SQP filter方法的改进算法 | 第33-34页 |
| 3．2 基于filter SQP的RoboCup传球策略算法(PFQ) | 第34-37页 |
| 3．2．1 传球策略中的基本概念 | 第34-35页 |
| 3．2．2 PFQ算法 | 第35-37页 |
| 3．3 总结 | 第37-38页 |
| 第四章 RoboCup跑位策略研究 | 第38-46页 |
| 4．1 基本概念 | 第38-40页 |
| 4．2 跑位策略中基本概念的具体表示 | 第40-41页 |
| 4．3 基于相关图的跑位策略算法 | 第41-45页 |
| 4．3．1 PSCG跑位决策的数学描述 | 第41-44页 |
| 4．3．2 PSCG跑位决策算法 | 第44-45页 |
| 4．4 总结 | 第45-46页 |
| 第五章 RoboCup领域专用语言研究 | 第46-55页 |
| 5．1 建立RoboCup领域专用语言的目的 | 第46页 |
| 5．2 RoboCup领域专用语言的特点 | 第46-47页 |
| 5．3 RoboCup领域专用语言体系的概念架构 | 第47-50页 |
| 5．3．1 语言的语法 | 第47页 |
| 5．3．2 语言的词法 | 第47-48页 |
| 5．3．3 语言的数据类型 | 第48-50页 |
| 5．4 RoboCup领域专用语言体系的实现架构 | 第50-54页 |
| 5．4．1 RoboCup领域专用语言体系的解释器实现架构图 | 第50页 |
| 5．4．2 解释器工作原理 | 第50-52页 |
| 5．4．3 程序框图生成器的一个简单实现 | 第52-54页 |
| 5．5 总结 | 第54-55页 |
| 第六章 结束语 | 第55-56页 |
| 6．1 主要的工作 | 第55页 |
| 6．2 不足和进一步的研究工作 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录一 | 第60-61页 |
| 附录二 | 第61-64页 |
