基于密度峰值聚类的RoboCup仿真2D阵型研究
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【摘要】:伴随着新技术的兴起,RoboCup足球仿真2D的研究出现了新的方向,比如利用最新的机器学习、数据挖掘等技术对仿真2D平台所产生的日志文件进行挖掘与分析,为球队决策提供帮助。本文选取RoboCup仿真2D球队阵型作为研究点,通过借鉴2014年Science上提出的基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法,提出一种“基于密度峰值聚类RoboCup仿真2D阵型识别算法”。本文主要工作如下:首先,简要介绍RoboCup足球机器人仿真2D项目的研究背景,及其仿真研究平台的构成,同时对国内外各个队伍的特点及其研究方向做出详细阐述,并侧重介绍阵型识别的研究进展。其次,介绍聚类的相关知识,重点阐述机器学习、聚类分析及数据对象的相似性度量方法,并对各大聚类算法的优势和特点进行了总结,从而引出本文所采用的聚类算法,最后着重介绍Science的基于快速搜索和发现密度峰值聚类算法思想和应用领域,并探索基于密度峰值的聚类算法在RoboCup阵型识别领域应用的可行性。最后,通过提取和整理仿真2D平台日志文件中的阵型数据,计算相应的距离矩阵,并使用基于密度峰值聚类算法对RoboCup阵型进行识别仿真实验。实验结果表明该算法对球队的阵型识别是有效的。本文主要是将新的聚类算法应用于RoboCup足球仿真2D项目的阵型识别中,从相关日志文件中离线识别出球队阵型信息。
【关键词】:RoboCup仿真2D 人工智能 密度峰值聚类 阵型
【学位授予单位】:安徽工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.13;TP18
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第一章 绪论8-22
- 1.1 引言8-9
- 1.2 RoboCup机器人足球仿真 2D比赛9-11
- 1.3 RoboCup仿真 2D平台11-12
- 1.4 RoboCup足球仿真 2D阵型定义12-13
- 1.5 本课题的选题背景及意义13-14
- 1.6 阵型识别研究的国内外现状14-21
- 1.6.1 BP神经网络识别阵型15-16
- 1.6.2 基于球场不同区域球员之间位置关系来识别阵型16-20
- 1.6.3 基于聚类和Delaunay三角形模型的识别阵型20-21
- 1.7 本文的内容和组织结构安排21-22
- 第二章 聚类分析22-31
- 2.1 聚类22-28
- 2.1.1 机器学习概念及发展历程22-25
- 2.1.2 聚类分析25-26
- 2.1.3 数据对象相似性度量26-28
- 2.2 聚类算法28-31
- 第三章 基于密度峰值聚类阵型识别算法31-39
- 3.1 算法应用可行性31-32
- 3.2 基于密度峰值的DPCA聚类算法32-34
- 3.2.1 算法原理32-33
- 3.2.2 截断距离33-34
- 3.3 聚类过程34-39
- 第四章 阵型识别仿真及实验39-51
- 4.1 数据39-43
- 4.1.1 数据来源39-41
- 4.1.2 数据提取41-42
- 4.1.3 数据整理与计算步骤42-43
- 4.2 实验及结果分析43-50
- 4.2.1 不同大小数据集聚类结果比较43-48
- 4.2.2 截断距离对实验结果的影响48-50
- 4.3 本章小结50-51
- 第五章 总结与展望51-53
- 5.1 总结51
- 5.2 展望51-53
- 参考文献53-57
- 附录 攻读学位期间主要研究成果57-58
- 致谢58
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