群体Agent合作求解仿真系统MAS-Soccer：一个测试平台

"基于群体Agent合作求解的测试床--MAS-Soccer (2005年)" 本文主要介绍了一个用于试验和比较群体Agent合作求解智能算法的仿真系统——MAS-Soccer，该系统针对传统测试平台过于关注具体动作细节而忽视合作策略的重要性的缺点，采用信念愿望意图（BDI）逻辑推理机制，旨在突出群体Agent的整体合作策略和逻辑推理在解决问题中的关键作用。 MAS-Soccer系统的设计考虑了Agent行为执行的简化，以便更专注于合作策略的实施。在系统的应用示例中，作者选择了机器人足球赛中的任意球战术配合作为实验内容，通过这种方式来验证和比较不同算法在学习效果和学习效率上的差异。实验对比了基于特征向量提取的再励学习算法与传统的再励学习算法，这两种算法都是强化学习的变体，用于让Agent通过与环境的交互来优化其行为策略。 实验结果不仅证明了所提出的基于特征向量提取的再励学习算法在某些方面可能优于传统方法，同时也显示了MAS-Soccer测试床在评估和比较不同群体Agent合作策略方面的准确性和便利性。这一测试床为研究者提供了评估和开发新算法的工具，有助于推动群体智能和多Agent系统领域的进步。 关键词涉及的领域包括多Agent系统、机器人足球赛、强化学习和合作求解。文章发表于清华大学学报(自然科学版)，得到了国家自然科学基金和国家“八六三”高技术项目的资助，体现了该研究的学术价值和实际意义。文章的作者张双民是博士研究生，通讯联系人石纯一是教授，他们的研究工作在智能算法和多Agent合作策略方面做出了贡献。 MAS-Soccer测试床为群体Agent合作策略的研究提供了一个新的视角和实验平台，通过模拟实际问题，如机器人足球比赛，它能够帮助研究人员深入理解合作机制，并评估各种算法在复杂环境下的性能。