基于人工神经网络的多机器人协作学习研究.pdf

《基于人工神经网络的多机器人协作学习研究》这篇文章探讨了在多机器人系统中，特别是以机器人足球比赛为例，如何利用人工智能技术实现机器人的协作学习。文章指出，随着机器人技术的发展，单个机器人已经无法胜任复杂任务，需要多个机器人通过协同工作来完成。这种趋势推动了多机器人系统的组织和控制方式的研究。 作者韩学东和洪炳熔通过研究机器人足球比赛，将其视为一个多智能体系统，强调了在这样的环境中，机器人之间的协作行为至关重要。他们利用人工神经网络算法解决两个机器人之间的传球学习问题，即通过神经网络模拟和优化机器人间的传球策略，以提高团队的整体表现。 实验结果证明，这种基于人工神经网络的方法在实现机器人协作学习方面是有效的。人工神经网络作为一种模仿生物神经系统的计算模型，具有自适应和学习能力，能够处理复杂的问题，并在训练过程中不断调整权重以优化行为。在此案例中，神经网络用于学习和预测传球的最佳路径和时机，使得机器人能更好地配合和适应比赛的动态环境。 文章还提到了对反向传播（BP）算法的讨论，这是一种常用的人工神经网络训练方法，尽管有效，但存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。因此，作者也探讨了多种改进BP算法的方法，以提高学习效率和准确性，这包括权重初始化策略、动量项的引入、正则化技术等。 多机器人系统的协作行为研究不仅在机器人足球比赛中具有应用价值，对于更广泛的多机器人协作任务，如搜索救援、环境监测、物流配送等，也有着深远的影响。这项研究为解决多机器人系统中的协调问题提供了理论基础和技术参考，对于推动人工智能和机器人技术的发展具有重要意义。 本文通过实例展示了人工神经网络在多机器人协作学习中的应用，并对提高协作效率的算法改进进行了探讨，为多智能体系统的研究提供了新的视角和思路。