| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·多智能体系统 | 第12-15页 |
| ·智能体的概念 | 第12-13页 |
| ·智能体的认知模型 | 第13页 |
| ·智能体的体系结构 | 第13-14页 |
| ·多智能体系统及其应用 | 第14-15页 |
| ·机器人足球世界杯 | 第15-17页 |
| ·机器人足球赛的长期目标与短期目的 | 第15页 |
| ·机器人足球世界杯的项目分类 | 第15-16页 |
| ·机器人足球比赛与多智能体系统 | 第16-17页 |
| ·本文组织 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-20页 |
| 第二章 机器人足球仿真平台和MAS | 第20-38页 |
| ·机器人足球仿真平台 | 第20-34页 |
| ·仿真比赛环境 | 第20-21页 |
| ·仿真平台运动模型 | 第21-24页 |
| ·仿真平台感知接口 | 第24-28页 |
| ·仿真平台动作接口 | 第28-32页 |
| ·仿真平台时序 | 第32-33页 |
| ·仿真平台中异构智能体介绍 | 第33-34页 |
| ·仿真平台特点小结 | 第34页 |
| ·机器人足球赛的MAS | 第34-37页 |
| ·CMU | 第34-35页 |
| ·FC Portugal | 第35页 |
| ·Karlsruhe Brainstrormers | 第35-36页 |
| ·UvA Trilearn | 第36页 |
| ·TsinghuAeolus | 第36页 |
| ·其他队伍:AT Humboldt WrightEagle Everest YowAI | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 多智能体系统架构 | 第38-56页 |
| ·团队整体策略 | 第38-41页 |
| ·角色和阵型 | 第38-40页 |
| ·局部通讯模型 | 第40-41页 |
| ·智能体体系结构 | 第41-51页 |
| ·建模 | 第42-43页 |
| ·通讯 | 第43-44页 |
| ·动作 | 第44页 |
| ·知识库 | 第44-46页 |
| ·规划决策 | 第46-48页 |
| ·反应 | 第48-51页 |
| ·智能体的程序实现 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第四章 异构智能体的选择和辨识 | 第56-64页 |
| ·在线教练设计 | 第56-57页 |
| ·异构智能体简介 | 第57-58页 |
| ·异构智能体选择 | 第58-61页 |
| ·指标提炼 | 第58-60页 |
| ·指标归一化 | 第60页 |
| ·分配算法 | 第60-61页 |
| ·异构智能体辨识 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第五章 智能体间的配合与对抗 | 第64-82页 |
| ·底层动作--截球 | 第64-70页 |
| ·问题描述 | 第65页 |
| ·数值计算方法及简化 | 第65-69页 |
| ·其他底层动作 | 第69-70页 |
| ·智能体间的配合--传球 | 第70-76页 |
| ·传球路线的搜索 | 第70-73页 |
| ·传球路线的决策 | 第73-76页 |
| ·更多的配合 | 第76页 |
| ·智能体间的对抗--射门 | 第76-80页 |
| ·领先一步模型 | 第77页 |
| ·射门成功率的分析 | 第77-79页 |
| ·射门动作的测试 | 第79页 |
| ·其他对抗动作 | 第79-80页 |
| ·小结 | 第80-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-88页 |
| ·ZJUBase参赛成绩 | 第82-83页 |
| ·ZJUBase主要特点 | 第83-85页 |
| ·ZJUBase发展方向 | 第85-86页 |
| ·小结 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |