| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·人类足球阵型 | 第10-12页 |
| ·人类足球阵型的发展 | 第10-11页 |
| ·人类足球队主流阵型 | 第11-12页 |
| ·智能体的阵型策略 | 第12-15页 |
| ·智能体阵型的研究现状 | 第12-15页 |
| ·RoboCup仿真2D的研究意义、目的及挑战 | 第15-16页 |
| ·RoboCup仿真2D比赛的研究意义 | 第15页 |
| ·RoboCup仿真2D比赛的目的 | 第15页 |
| ·RoboCup仿真2D比赛的挑战 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 RoboCup仿真2D平台 | 第17-29页 |
| ·RoboCup仿真2D比赛平台简介 | 第17-19页 |
| ·服务器Server | 第17-18页 |
| ·监视器Monitor | 第18-19页 |
| ·客户端Client | 第19页 |
| ·Server感知模型 | 第19-21页 |
| ·听觉感知模型(Hear) | 第20页 |
| ·视觉感知模型(See) | 第20-21页 |
| ·身体感知模型(Sensebody) | 第21页 |
| ·服务器的运动模型 | 第21-22页 |
| ·服务器的动作模型 | 第22-24页 |
| ·系统结构策略 | 第24-26页 |
| ·系统决策流程 | 第24-25页 |
| ·世界模型WorldModel | 第25-26页 |
| ·高层策略 | 第26页 |
| ·国内外强队的高层策略 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 agent2d底层的在线教练及阵型策略研究 | 第29-40页 |
| ·在线教练Coach | 第29-30页 |
| ·Coach的局限 | 第29页 |
| ·Coach的工作流程 | 第29-30页 |
| ·阵型策略及其相关研究 | 第30-32页 |
| ·角色、异构智能体和阵型的概念 | 第30-31页 |
| ·阵型的转换 | 第31-32页 |
| ·agent2d的阵型设计 | 第32-35页 |
| ·Delaunay三角形剖分 | 第32-33页 |
| ·利用Delaunay三角形剖分设计阵型的过程 | 第33-34页 |
| ·Delaunay三角形剖分设计阵型的优点 | 第34页 |
| ·agent2d球队阵型设计的数据结构 | 第34-35页 |
| ·阵型中的战术 | 第35-39页 |
| ·全队攻守战术 | 第36-37页 |
| ·局部配合攻守战术 | 第37页 |
| ·agent2d中的阵型战术 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 RoboCup仿真2D中基于神经网络的阵型策略学习 | 第40-53页 |
| ·神经网络 | 第40-42页 |
| ·神经网络简介 | 第40-41页 |
| ·神经元模型 | 第41页 |
| ·神经网络模型 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络学习缺陷 | 第43-44页 |
| ·权值直接确定法理论 | 第44-46页 |
| ·相关数学基础 | 第44-46页 |
| ·构建学习对手神经网络模型 | 第46-49页 |
| ·对手建模简述 | 第46-47页 |
| ·构建神经网络对手模型 | 第47-49页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第49-52页 |
| ·仿真平台 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60页 |