基于自适应遗传算法的短道速滑仿真系统智能体的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景介绍 | 第8页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 相关领域研究现状及分析 | 第9-11页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 决策模型 | 第13-21页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 智能体决策模型概述 | 第13-15页 |
| 2.2.1 贝叶斯决策体系 | 第13-14页 |
| 2.2.2 马尔可夫决策 | 第14-15页 |
| 2.2.3 反应式 agent 模型 | 第15页 |
| 2.3 本文使用的决策模型 | 第15-19页 |
| 2.3.1 环境的感知 | 第16-17页 |
| 2.3.2 知识存储与分析推理 | 第17-19页 |
| 2.3.3 决策输出 | 第19页 |
| 2.4 本文使用的决策算法 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 引入战术驱动机制 | 第21-30页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 战术的定义 | 第21-23页 |
| 3.3 战术的模糊分类 | 第23-24页 |
| 3.4 战术的存储 | 第24-26页 |
| 3.5 基于有限状态机的战术演算模型 | 第26-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于遗传算法的决策过程的设计与应用 | 第30-49页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 遗传算法综述 | 第30-34页 |
| 4.2.1 算法起源 | 第30页 |
| 4.2.2 遗传算法核心思想 | 第30-31页 |
| 4.2.3 遗传编码 | 第31页 |
| 4.2.4 遗传算法算子介绍 | 第31-32页 |
| 4.2.5 遗传算法流程 | 第32-34页 |
| 4.3 遗传算法的设计 | 第34-47页 |
| 4.3.1 决策指令的定义 | 第34-35页 |
| 4.3.2 影响指令的因素分析 | 第35-37页 |
| 4.3.3 自适应遗传算法的详细设计 | 第37-47页 |
| 4.4 遗传算法的应用 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第49-64页 |
| 5.1 引言 | 第49-50页 |
| 5.2 战术评价机制 | 第50-53页 |
| 5.2.1 最佳战术拟合 | 第51-52页 |
| 5.2.2 推理最佳战术 | 第52-53页 |
| 5.3 遗传算法评价机制 | 第53-63页 |
| 5.3.1 算法效率 | 第53-54页 |
| 5.3.2 基本智能性 | 第54-56页 |
| 5.3.3 高级智能性 | 第56-58页 |
| 5.3.4 决策差异性 | 第58-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
