| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·人工智能的标准问题 | 第8-9页 |
| ·MAS(Multi-agent systems)研究存在的问题 | 第9-10页 |
| ·论文导引 | 第10-11页 |
| 第二章 ROBOCUP SOCCER SERVER仿真环境 | 第11-20页 |
| ·ROBOCUP介绍 | 第11-13页 |
| ·国外ROBOCUP仿真组相关工作 | 第12-13页 |
| ·国内ROBOCUP仿真组研究状况 | 第13页 |
| ·仿真平台介绍 | 第13-20页 |
| ·Soccer Server系统结构 | 第13-14页 |
| ·运动模型 | 第14-15页 |
| ·运动噪声模型 | 第15页 |
| ·球员的感知信息 | 第15-18页 |
| ·Soccer Server特点 | 第18-20页 |
| 第三章 Agent框架 | 第20-29页 |
| ·可利用的底层代码情况 | 第20-21页 |
| ·Agent逻辑框架 | 第21页 |
| ·Agent程序结构 | 第21-25页 |
| ·同步与多线程 | 第21-22页 |
| ·类(组件)结构 | 第22-25页 |
| ·控制流分析 | 第25-29页 |
| 第四章 世界模型 | 第29-43页 |
| ·WorldModel类的属性及接口介绍 | 第29-31页 |
| ·场上对象建模 | 第31-35页 |
| ·从sense body信息里更新 | 第31-32页 |
| ·从see消息里更新 | 第32-35页 |
| ·过滤噪声 | 第35-40页 |
| ·噪声分析 | 第35-36页 |
| ·对动态物体卡尔曼滤波 | 第36-39页 |
| ·对Agent定位卡尔曼滤波 | 第39-40页 |
| ·代码分析 | 第40-43页 |
| 第五章 底层动作 | 第43-50页 |
| ·介绍 | 第43页 |
| ·分析法 | 第43-46页 |
| ·基于学习的经验法 | 第46-47页 |
| ·对抗性分析 | 第47-48页 |
| ·底层动作总结 | 第48-50页 |
| 第六章 系统决策 | 第50-57页 |
| ·加强学习 | 第50-53页 |
| ·Q学习 | 第50-51页 |
| ·建模 | 第51-52页 |
| ·讨论 | 第52-53页 |
| ·阵型与战术配合 | 第53-55页 |
| ·对手建模 | 第55-57页 |
| 第七章 调试与实验方案 | 第57-65页 |
| ·调试方案 | 第57-61页 |
| ·总体设计 | 第57-58页 |
| ·程序设计 | 第58-61页 |
| ·实验方案 | 第61-65页 |
| ·算法测试 | 第61-63页 |
| ·增量开发与平台仿真 | 第63-65页 |
| 第八章 总结与将来的工作 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 学术与论文情况 | 第70页 |