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搜索资源列表

  1. 多智能体的竞争合作策略

  2. 以R o b o C u p ( 机器人世界杯足球锦标赛) 中的仿真组作为平台， 研究复杂环境中的多智能体的竞争和合作问题。首先通过对手建模的方法， 分析对手的弱点或漏洞， 并采取相应的策略， 可以使智能体团队更加有效地自 主决策， 使其行动具有高度的针对性和目的性; 接着分析多智能体之间的信息共享， 通过压缩编码和选择性信息共享提高智能体之间的合作; 最后对基于战术的局部合作策略进行分析， 通过对战术的设计来实现智能体之间的局部配合， 并根据场上局势的变化做出相应的调整。将该方法应用到2 0

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-10-16
    • 文件大小：329728
    • 提供者：landonggua

  1. 方兴未艾的多智能体机器人技术

  2. 方兴未艾的多智能体机器人技术方兴未艾的多智能体机器人技术方兴未艾的多智能体机器人技术方兴未艾的多智能体机器人技术方兴未艾的多智能体机器人技术方兴未艾的多智能体机器人技术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-11
    • 文件大小：30720
    • 提供者：xiaokaizhou0

  1. 多智能体原理与技术

  2. 本书与“多智能体模型与试验”互为姊妹篇。本书介绍了自治智能体与多智能体，并讨论了其动力性，适应性，复杂性……

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-03-08
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：luckzy

  1. 多智能体模型与实验

  2. 本书与“多智能体原理与技术”互为姊妹篇。介绍多智能体机器人技术问题，深入讨论机器人群的行为计算机制。通过发布本书，我也想认识一些对这方面感兴趣的朋友，共同探讨，请与我联系，谢谢。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-03-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：luckzy

  1. 基于VxWorks的智能机器人软件系统支撑平台的研究与实现

  2. 对基于VxWorks的履带式自主机器人的软件系统支撑平台做了初步研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：jhy2003hn

  1. 基于多智能体的多机器人网络控制体系

  2. 按照共享控制模式建立基于多智能体的多机器人遥操作系统网络控制体系。设计了具有感知、决策和交互等公共属性的智能体模 块化层次结构，给出了各模块的功能描述，阐明了多个智能体之间的交互特性。在此基础上，实现了融合多层分布式黑板模型和智能体节 点的多机器人网络遥操作控制体系结构。最后实验测试了状态推理智能体的激活状态，验证了多智能体结构框架下网络遥操作控制体系的 有效性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-12
    • 文件大小：124928
    • 提供者：wuhan0463

  1. 多智能体模型与实验.pdf

  2. 有关机器人的书，多智能体模型与实验.pdf

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2012-07-09
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：ly3too

  1. \多智能体模型与实验

  2. 多智能体模型与实验，是进行机器人实验设计的必经阶段。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-03
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：awoziji

  1. 机器人学控制的多智能体方法研究综述

  2. 队操作机器人控制的多智能体研究综述，对于机器人的操作有新的方法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-04-22
    • 文件大小：382976
    • 提供者：kevin0110

  1. 在机器人足球中利用遗传算法进行多智能体学习

  2. 本文通过对仿真机器人足球的研究的介绍 ,阐述了利用遗传算法对多智能体机器学习的研究。每个球员作为一个智能体 ,通过进化训练 ,不断地学习 ,使之能够作出当前状态下最优的动作。文中将以FIRA仿真机器人足球赛为例 ,论述战术动作的在线学习

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-14
    • 文件大小：116736
    • 提供者：shi198369

  1. 多智能体模型与实验(加拿大)

  2. 加拿大,jiming liu 多智能体模型与实验

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：KEVIN1050

  1. 一种新的多智能体强化学习算法及其在多机器人协作任务中的应用

  2. 在多机器人系统中,评价一个机器人行为的好坏常常依赖于其它机器人的行为,此时必须采用组合动 作以实现多机器人的协作,但采用组合动作的强化学习算法由于学习空间异常庞大而收敛得极慢.本文提出的新方 法通过预测各机器人执行动作的概率来降低学习空间的维数,并应用于多机器人协作任务之中.实验结果表明,基 于预测的加速强化学习算法可以比原始算法更快地获得多机器人的协作策略.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-25
    • 文件大小：183296
    • 提供者：daluoling

  1. 多智能体系统的协同群集运动控制

  2. 《多智能体系统的协同群集运动控制》以多智能体系统协同群集运动控制为主线，首先介绍了图论和控制器设计所用到的基础理论知识；其次，分别从拓扑结构的边保持和代数连通度两个角度介绍了连通性保持条件下的协同群集运动控制协议设计方法；进而，针对典型的轮式移动机器人非完整约束模型介绍了连通性保持条件下的协同控制策略，为简化系统复杂拓扑结构，还介绍了基于骨干网络提取的协同群集运动控制策略；书中将个体动态模型提升到高阶非线性系统模型，介绍了高阶非线性系统协同控制协议设计方法；最后，针对多智能体系统非合作行为检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-15
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_41682795

  1. 多智能体强化学习综述_杜威.pdf

  2. 多智能体系统是一种分布式计算技术，可用于解决各种领域的问题，包括机器人系统、分布式决策、交通控制和商业管理等。这是被高引用的综述论文，入门可以看看。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：437248
    • 提供者：thu_peter

  1. 多智能体机器人系统分散式通信决策研究.pdf

  2. 多智能体机器人系统分散式通信决策研究pdf,多智能体机器人系统分散式通信决策研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_38743968

  1. 多智能体模型与实验.pdf

  2. 多智能体模型与实验pdf,提供“多智能体模型与实验”免费资料下载，主要包括合作式机器人的控制、主要的机器人控制、计算机模型与技术、多智能体强化学习中的技术、进化的多智能体强化学习等内容，可供学习使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 多智能体最优一致性避障算法Matlab仿真源程序.zip

  2. 文件包里包含了多智能体最优一致性避障算法研究文章一篇及Matlab仿真源程序，使用一致性算法进行避障有利用多机器人快速到达目标位置

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41984588

  1. 基于Quanser多智能体系统的协同控制方法

  2. 通过对四旋翼飞行器跟踪地面移动机器人仿真实验,说明加拿大Quanser多智能体协同控制平台的工作原理。Quanser系统可以方便地将Simulink仿真框图编译并下载到智能体中进行仿真,为研究多智能体系统协同控制算法提供了一个有效平台,同时也为多智能体系统协同控制的研究提供了一定的借鉴。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_38564598

  1. 基于流函数和层次关联的多智能体系统避障

  2. 本文讨论了多智能体系统的避障问题。 提出了一种新颖的框架，将流函数与人工势场相结合。 流功能的引入使避障更加顺畅，而交互电位则保证了系统的稳定性。 进一步探索了具有可见性约束和层次结构关联的动态结构，以提高性能。 最后，模拟结果和实验结果在Pioneer3机器人上验证了所提方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：438272
    • 提供者：weixin_38612811

  1. 百度通用AI大突破，智能体通过交互式学习实现举一反三

  2. 百度IDL研究员徐伟、余昊男、张海超提出了一个新的框架，通过多任务强化学习和零数据学习，让智能体在没有先验知识的情况下，自己学会了结合语言和视觉两种信号在迷宫中导航并定位物体。这项研究是百度在通用AI研究中交互式学习上的突破，有助于研发在现实世界中完成任务的机器人。百度这次开发的AI需要完成的任务是在二维迷宫里找东西，但与以往大多数研究让AI自己去探索新环境不同，百度研究人员使用了一个“教练”算法，使用语言命令AI去到不同的地方做事情。在这里，AI要完成任务，除了自己处理视觉信号导航，还需要学会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：536576
    • 提供者：weixin_38667835
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