改进的TOPSIS方法:基于Q学习的足球机器人射门决策

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"该文主要探讨了一种基于Q学习的Robocup前锋射门训练方法,并结合粗糙集理论和TOPSIS决策模型进行优化。通过利用属性的隶属函数和信息熵,文章提出了一种新的权重确定策略,以提高决策的客观性和准确性。文中还介绍了对TOPSIS方法的改进,包括在主成分分析中确定权重和考虑属性的信息量差异,以增强决策细节的有效性。" 本文主要研究的是如何利用强化学习技术,特别是Q学习,来训练Robocup比赛中的前锋进行射门。Q学习是一种流行的强化学习算法,它允许智能体通过与环境的交互学习最佳策略。在足球机器人竞赛(Robocup)中,前锋射门的训练需要模拟真实比赛环境并考虑各种可能的决策,Q学习可以提供这样的框架,使机器人能够通过不断试错的方式优化其射门行为。 文章同时关注了在多目标决策问题中权重的确定。传统的主观赋权法可能会受专家经验影响,导致决策不准确。因此,作者引入了粗糙集理论和TOPSIS方法进行客观赋权和决策。TOPSIS是一种基于距离的理想解决方案排序方法,它通过寻找与理想解和负理想解距离最近的方案来进行决策。然而,原始的TOPSIS方法在确定权重时可能忽视了各评价指标的重要性差异。 为了改善这一情况,作者提出了一种结合粗糙集属性的隶属函数和模糊信息熵的新方法。模糊信息熵用于量化属性的不确定性,而粗糙集则可以帮助确定指标之间的关联性和重要性。这种方法在主成分分析的基础上,通过载荷矩阵计算权重,反映各变量在公共因子上的相对重要性,从而减少主观因素的影响。 此外,文章还强调了在计算方案与理想解和负理想解距离时,要考虑不同属性的信息量差异。这样可以确保在决策过程中,具有更大信息容量的属性得到更准确的评估,从而使决策过程更加精细和有效。 这篇论文研究了一种基于Q学习的强化学习策略,用于训练Robocup前锋射门,并结合粗糙集和TOPSIS的改进版本,提高了决策的客观性和精确性。这项工作对于理解如何将强化学习应用于复杂环境下的机器人决策问题,以及如何优化多目标决策过程,提供了有价值的理论和技术支持。
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