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提出了基于Q學習的角色值方法，避免了在比賽中由于機器人之間的頻繁角色轉換而造成的系統效率損失及系統不穩定。該方法完善了多智能體系統的整體調整方法，有效地解決了在實際系統設計和實現過程中遇到的問題。經FIRA仿真比賽檢驗，該方法是有效的，降低了機器人丟球、漏球、不作為的可能性，彌補了按區域分配固定角色的不足，有較好的實用性。
關 鍵 詞 多智能體系統; 強化學習; 機器人; 角色值
Multi-Agent System(MAS)是由自主的Agent通過協作完成某些任務或達到某些目標的計算系統，它通過競爭或磋商等手段協調解決各Agent成員目標和行為之間的矛盾和沖突[1]。足球機器人是一個典型的多Agent系統，各個機器人之間協作的好壞是決定比賽勝負的關鍵之一。
在機器人足球比賽過程中，由于兩隊的激烈爭奪，球和雙方隊員的位置在不斷變化。如果對球隊中的每個隊員安排固定的角色和固定的攻防區域，比賽中常會出現隊員“不作為”的現象[2]。如某個隊員在自己區域帶球，一旦跨出指定區域，它不會“越權”，結果是丟下球不管；另一方面，即使球在它的附近，但還未進入它的區域，該隊員也不會去搶球，往往會錯失良機。此外，對于5VS5、11VSl1類型的比賽，由于是多個隊員排兵布陣，除了要考慮對對方隊員的避碰外，還必須考慮本隊隊員之間的避障；而且各個機器人的“體力”消耗不同(如RoboCup)中有體力模型，實物機器人存在電量消耗)，不宜讓某個機器人始終擔當一個固定不變的角色。
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