智能算法在坦克机器人中的研究与应用

发布时间：2016-07-11 11:08

  本文关键词：智能算法在坦克机器人中的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

《华南理工大学》 2012年

智能算法在坦克机器人中的研究与应用

郭嘉杰  

【摘要】：随着人工智能在各个领域的广泛应用，人工智能已经变得越来越重要。而对于游戏来说，人工智能将取而代之成为下一个推动游戏产业的支柱技术。本文以AI-TANK坦克机器人仿真引擎为实验载体，对对抗游戏仿真系统的决策子系统展开一系列研究，探讨其决策内容的学习方法。以智能算法等理论为基础，将遗传算法、神经网络、机器学习及该游戏特有的算法等结合，探讨人工智能算法应用于AI-TANK坦克机器人战斗仿真引擎中的机器人移动、攻击策略等研究与应用。主要具体工作如下： (1)探讨了AI-TANK坦克机器人战斗仿真引擎，，能在该平台上极端熟练的使用C++编程语言来实现自己的各种想法，以此为基础来做各种实验。 (2)研究了BP人工神经网络并对其学习算法进行了推导。再对坦克机器人的射击决策层用BP神经网络来进行设计，最后通过在该平台上编程实现该算法，用对比实验的方法，发现基于BP神经网络的射击决策层的坦克机器人有一定的通用性，能对不同的对手有一个相对比较平稳的射击命中率，但与有针对性的射击方法相比，要逊色一些，而且训练后的神经网络命中率的波动还是比较大。 (3)研究了遗传算法，并对选择算子做出了一些改进。再把基于改进的选择算子的遗传算法应用于坦克机器人的移动决策层，然后再对此改进算法编程实现，用对照实验的方法，发现基于遗传算法的移动决策层的坦克机器人总体上对不同的对手也是有一定的适应性，但有时候训练过程会曲折一些，总体表现依然没有达到理想状态的。即有针对性的移动策略相比还是有差距，但其最大的优势在于通用，因为识别对手的射击策略也是一个难以解决的问题。 (4)本文最后一部分论述的是在团队作战中如何选取作战目标。团队作战的目标选择决策在团队作战中起着举足轻重的作用。实现一个基于贝叶斯分类的目标选择决策，把选择的目标分成两类，再把一些必要的信息作为输入，最后通过不断更新贝叶斯网络，使得团队作战中选择目标时对我方更有利。

【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP242;TP18
【目录】：

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