| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·主要研究问题及基本思想 | 第10页 |
| ·论文构成 | 第10-12页 |
| 2 RoboCup-2D仿真环境下的智能体协作模型结构 | 第12-18页 |
| ·RoboCup-2D足球仿真比赛系统 | 第12-13页 |
| ·球队程序结构 | 第13-15页 |
| ·主程序流程图 | 第13-14页 |
| ·主要类介绍 | 第14-15页 |
| ·智能体协作模型 | 第15-16页 |
| ·基于规划协作的模型 | 第15页 |
| ·基于智能体的BDI模型 | 第15页 |
| ·自协调模型 | 第15-16页 |
| ·球队多智能体协作的模型结构 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 3 基于Petri-net的阵形变换与角色转换模型分析 | 第18-32页 |
| ·Petri-net的基本理论 | 第18-19页 |
| ·Petri-net的基本模型结构与基本分析技术 | 第19-20页 |
| ·Petri-net的基本模型结构 | 第19页 |
| ·Petri-net的基本分析技术 | 第19-20页 |
| ·RoboCup-2D仿真中的球队阵形的选择与变换 | 第20-23页 |
| ·RoboCup-2D仿真中球队比赛阵形 | 第20-21页 |
| ·球队初始阵形设定 | 第21-23页 |
| ·基于Petri-net的阵形变换分析 | 第23-26页 |
| ·模型分析 | 第25-26页 |
| ·模型说明 | 第26页 |
| ·基于Petri-net的角色转换分析 | 第26-30页 |
| ·RoboCup-2D比赛实例图分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于强化Q学习的智能体基本技能学习 | 第32-42页 |
| ·强化Q学习算法 | 第32-33页 |
| ·Q学习算法在带球跑位中的应用 | 第33-37页 |
| ·一对一带球跑位Q学习实现 | 第33-36页 |
| ·一对多带球跑位策略 | 第36-37页 |
| ·参数设置 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·算法性能分析 | 第38-39页 |
| ·RoboCup-2D比赛实例图分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 5 联合Q学习在传球协作中的应用 | 第42-55页 |
| ·联合Q学习算法 | 第42-43页 |
| ·联合Q学习算法的RoboCup-2D传球策略实现 | 第43-45页 |
| ·传球对象的确定 | 第43-45页 |
| ·确认传球对象方法分析 | 第45页 |
| ·传球配合中的协作分析 | 第45-46页 |
| ·联合Q学习算法在传球协作中的应用 | 第46-51页 |
| ·联合Q学习的程序流程 | 第46-47页 |
| ·状态及动作定义 | 第47-50页 |
| ·学习参数设定及结果 | 第50-51页 |
| ·复杂球场状态处理 | 第51-53页 |
| ·RoboCup-2D仿真实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
