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团队对抗性游戏决策系统的研究与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
CONTENTS第10-13页
第一章 绪论第13-22页
   ·课题来源和意义第13-14页
   ·国内外现状的分析第14-19页
     ·多智能体决策问题的研究方向第14-16页
     ·常用的团队博弈平台及其决策系统的研究方法第16-19页
   ·本课题研究的内容第19-21页
   ·论文的组织第21-22页
第二章 Robocode团队的组织方式与坦克机器人体系结构的设计第22-35页
   ·Robocode坦克仿真引擎的介绍第22-30页
     ·Robocode系统组件第23-24页
     ·Robocode坦克机器人的详细分析第24-27页
     ·Robocode的内部架构第27-29页
     ·Robocode决策系统的研究现状第29-30页
   ·全自主型控制方式的Robocode团队设计第30-35页
     ·Robocode团队的组建方法第30-31页
     ·Robocode团队的组织方式第31-33页
     ·Robocode团队坦克机器人的体系结构第33-35页
第三章 团队机器人决策系统的控制结构第35-45页
   ·团队对抗游戏决策系统控制结构的设计第35-37页
     ·团队对抗游戏决策系统的任务和要求第35-36页
     ·双层决策模型的总体结构第36-37页
   ·基于双层决策模型的坦克决策系统架构第37-45页
     ·Robocode团队内的通讯协议第38-40页
     ·Robocode团队成员的高层协作策略层第40-41页
     ·Robocode团队成员的交互层基本行为策略第41-42页
     ·Robocode团队成员实现的整体框架第42-45页
第四章 团队成员高层协作策略的设计与实现第45-72页
   ·多Agent系统的强化学习算法第45-52页
     ·多Agent强化学习的综述第45-49页
       ·基于博弈论的多Agent强化学习的研究第46-47页
       ·基于随机博弈模型的多Agent的强化学习过程第47-49页
     ·多Agent非协作强化学习的研究第49-50页
     ·多Agent协作强化学习的研究现状第50-52页
   ·基于随机博弈的团队Agent协作强化学习第52-57页
     ·基本思想第52页
     ·相关的概念和假设第52-57页
   ·Robocode团队成员高层协作策略的实现第57-63页
     ·基于团队作战的Robocode战场全局状态空间的表示第57-61页
     ·Robocode团队成员的高层协作策略第61页
     ·Robocode团队Agent协作强化学习算法的增强信号第61-62页
     ·基于神经网络存储的状态空间表示法第62-63页
   ·基于优度评价法的Robocode攻击目标的选取第63-72页
     ·优度评价法简介第63-64页
     ·优度评价法实现的具体步骤第64-66页
     ·优度评价法在Robocode中的具体实现第66-72页
       ·攻击目标选取的相关因素第66-67页
       ·场景的描述第67-68页
       ·攻击目标优度评价步骤第68-72页
第五章 交互层基本行为策略的研究与实现第72-92页
   ·交互层基本行为策略的混合控制结构第72-74页
   ·基于Java规则引擎的Robocode交互层基本行为策略第74-79页
     ·规则引擎的选择第74页
     ·基于Jess的Robocode交互层基本行为策略控制结构第74-75页
     ·知识的形式化表示第75-79页
       ·Robocode战场状态空间在Jess事实库中的表示第75-77页
       ·Robocode产生式规则的形式化表示第77-79页
   ·基于机器学习的Robocode交互层基本行为策略第79-92页
     ·基于遗传编程设计的交互层模块控制程序第80-89页
       ·遗传编程的基本思想第80-81页
       ·机器翻译语言TableRex第81-84页
       ·基于TableRex的Robocode交互层基本行为策略第84-89页
     ·基于神经网络设计的瞄准角度第89-92页
结束语第92-94页
参考文献第94-99页
攻读硕士学位期间发表的论文第99-101页
致谢第101页

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