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足球比赛仿真系统中球员Agent行为算法的研究

中文摘要第1页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·课题背景及意义第8-10页
   ·论文的研究目标及内容组织第10-12页
第二章 相关关键技术第12-21页
   ·FSM 简介第12-18页
     ·FSM 的基本组件第12-14页
       ·机器(Machine)第13页
       ·状态(State)第13页
       ·转换(Transition)第13页
       ·条件(Condition)第13-14页
       ·输入和事件(Input and Event)第14页
       ·动作(Action)第14页
     ·简单的 FSM 建模第14-16页
     ·模型转化为编码第16-17页
     ·编码集成第17-18页
   ·Tiered AI 简介第18-20页
   ·小结第20-21页
第三章 系统总体设计第21-35页
   ·系统概述第21-27页
     ·比赛环境建模第21-24页
       ·球场第22页
       ·球门第22页
       ·足球第22-24页
     ·行为状态系统建模第24-26页
       ·球队层策略设计第24-26页
       ·球员层策略设计第26页
     ·多智能体协调与通信第26-27页
     ·导航行为设计第27页
   ·系统类图第27-28页
   ·系统流程第28-34页
     ·主循环第28-31页
     ·球队状态切换第31-32页
     ·球员状态切换第32-34页
       ·守门员状态切换第32-33页
       ·其它球员状态切换第33-34页
   ·小结第34-35页
第四章 球员 Agent 行为算法的研究第35-49页
   ·其它球员的动作行为第35-45页
     ·追球行为第35-36页
     ·等待行为第36-37页
     ·接球行为第37-38页
     ·踢球行为第38-42页
       ·射门第39-41页
       ·传球第41-42页
     ·带球行为第42-44页
     ·接应进攻行为第44页
     ·返回本位点行为第44-45页
   ·守门员的动作行为第45-48页
     ·守门行为第46-47页
     ·返回本位点行为第47页
     ·开球行为第47-48页
     ·出击行为第48页
   ·小结第48-49页
第五章 球员 Agent 避障行为算法的研究第49-60页
   ·相关研究背景第49-51页
     ·路径规划第49页
     ·Agent 避障行为第49-51页
       ·基于遗传算法的路径规划第49页
       ·基于遗传模糊算法的局部避障规划第49-50页
       ·基于遗传算法回避多个障碍物的路径规划第50页
       ·Hopfield 神经网络动态路径规划和避障第50页
       ·改进的 Hopfield 神经网络路径规划第50页
       ·二叉树或四叉树编码方式的路径规划和避障第50-51页
   ·本课题采用的路径规划和避障算法第51-59页
     ·遗传算法简介第51-53页
       ·轮盘赌选择(Roulette Wheel Selection)第52页
       ·杂交率(Crossover Rate)第52-53页
       ·变异率(MutationRate)第53页
     ·栅格法简介第53页
     ·编程实现第53-59页
       ·染色体编码第54-55页
       ·Epoch(时代)第55-56页
       ·参数值选取第56页
       ·算子函数(Operator Functions)第56-59页
     ·运行结果及分析第59页
   ·小结第59-60页
第六章 结论第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第66页

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