蚁群算法在SimuroSot中场队形转换中的应用

"基于蚁群算法的SimuroSot中场队形转换技术，通过信息素分区获取，建立球队中场策略，提高机器人足球队的攻防能力。" 本文详细探讨了在SimuroSot5v5机器人足球模拟环境中，如何利用蚁群算法来优化中场队形转换的策略。蚁群算法是一种模仿蚂蚁寻找食物过程中信息素交流的优化算法，它在解决复杂问题时表现出优秀的全局搜索能力和并行性。在足球机器人领域，中场队形转换是关键，因为它直接影响到球队的进攻与防守效果。 首先，研究者们提出了一种新的信息素获取方法——分区信息素。这种机制将球场划分为多个区域，并且每个区域的信息素更新独立进行，从而更精确地反映出球的位置变化对队形需求的影响。球的位置作为驱动信息，机器人会根据所在区域的信息素浓度来决定最佳的站位和移动策略，以适应比赛中的快速变化。 其次，为了提高机器人在复杂比赛情况下的自适应能力，设计了一个任务死锁的自调节模块。这个模块能够检测和处理可能出现的任务冲突，确保机器人能够及时调整自身行为，避免陷入无效率的状态，进一步提升了整个团队的协作效率。 仿真实验结果显示，应用分区信息素的蚁群算法显著提高了中场队形转换的灵活性。机器人足球队在攻防两端的表现都有所提升，表明这一策略可以有效地增强球队的整体战斗力。这种基于蚁群算法的决策技术不仅为机器人足球提供了新的优化思路，也为其他领域的多智能体协同问题提供了有价值的参考。 关键词：机器人足球、队形转换、分区信息素、蚁群算法 本文的作者来自西北工业大学计算机学院，他们分别专注于人工智能和决策支持的研究。他们的工作展示了蚁群算法在解决实际问题中的潜力，尤其是对于需要动态调整策略的复杂系统。通过这次研究，他们为智能体的协同决策提供了新的理论和技术支持。