一种机器人足球策略训练软件的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·机器人足球概况 | 第8-9页 |
| ·机器人足球的研究内容 | 第8页 |
| ·机器人足球系统的组成 | 第8-9页 |
| ·RoboCup 及其小型组比赛简介 | 第9页 |
| ·机器人足球研究的意义及应用 | 第9页 |
| ·机器人足球策略的研究和现状 | 第9-12页 |
| ·基于专家系统的策略规划 | 第10页 |
| ·基于案例学习的策略生成方法 | 第10-11页 |
| ·基于再激励学习的策略生成方法 | 第11页 |
| ·基于进化算法的策略生成方法 | 第11-12页 |
| ·其它的策略生成方法 | 第12页 |
| ·本文研究的主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 2 基本遗传算法的分析 | 第14-23页 |
| ·遗传算法概述 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的实现过程 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的特点 | 第16-17页 |
| ·基本遗传算法的描述 | 第17-20页 |
| ·基本遗传算法的实现 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 策略训练算法的研究和设计 | 第23-43页 |
| ·基本遗传算法的参数选择 | 第23-24页 |
| ·种群大小的确定 | 第23-24页 |
| ·交叉和变异概率的确定 | 第24页 |
| ·适应度的评价方法 | 第24-25页 |
| ·策略的划分 | 第25-34页 |
| ·攻防转换方法 | 第25页 |
| ·上层策略 | 第25-26页 |
| ·下层策略 | 第26-34页 |
| ·代表球队策略的染色体的编码方式 | 第34-37页 |
| ·球场分区方式及编号 | 第35页 |
| ·策略映射过程 | 第35-37页 |
| ·策略训练算法的流程 | 第37-42页 |
| ·策略训练的核心流程 | 第37-38页 |
| ·每场比赛的步进流程 | 第38-40页 |
| ·机器人下层策略的应用流程 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 策略训练软件的设计与实现 | 第43-57页 |
| ·软件的期望目标 | 第43页 |
| ·软件的开发环境及辅助工具 | 第43-45页 |
| ·开发环境 | 第43-44页 |
| ·辅助工具 | 第44-45页 |
| ·软件的设计与实现 | 第45-55页 |
| ·界面设计 | 第45-51页 |
| ·策略训练软件的整体构架 | 第51-52页 |
| ·属性浏览特性的实现 | 第52-55页 |
| ·目标完成情况 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 全文总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
