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Multiagent Cooperative Learning Strategies for Pursuit-Evasion Games

机译：追逃游戏的多主体合作学习策略

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摘要

This study examines the pursuit-evasion problem for coordinating multiple robotic pursuers to locate and track a nonadversarial mobile evader in a dynamic environment. Two kinds of pursuit strategies are proposed, one for agents that cooperate with each other and the other for agents that operate independently. This work further employs the probabilistic theory to analyze the uncertain state information about the pursuers and the evaders and uses case-based reasoning to equip agents with memories and learning abilities. According to the concepts of assimilation and accommodation, both positive-angle and bevel-angle strategies are developed to assist agents in adapting to their environment effectively. The case study analysis uses the Recursive Porous Agent Simulation Toolkit (REPAST) to implement a multiagent system and demonstrates superior performance of the proposed approaches to the pursuit-evasion game.
机译：这项研究研究了追击逃避问题，以协调多个机器人追逐者在动态环境中定位和跟踪非对抗性移动逃避者。提出了两种追求策略，一种用于相互协作的代理，另一种用于独立运行的代理。这项工作进一步运用概率论来分析关于追随者和逃避者的不确定状态信息，并使用基于案例的推理为特工提供记忆和学习能力。根据同化和适应的概念，正角和斜角策略都可以用来帮助代理有效地适应环境。案例分析使用递归多孔代理仿真工具包（REPAST）来实现多代理系统，并证明了所提出的追逃游戏方法的优越性能。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第19期|964871.1-964871.13|共13页
  • 作者

    Kuo Jong Yih; Yu Hsiang-Fu; Liu Kevin Fong-Rey; Lee Fang-Wen;

  • 作者单位

    Natl Taipei Univ Technol, Dept Comp Sci & Informat Engn, Taipei 106, Taiwan;

    Natl Taipei Univ Educ, Dept Comp Sci, Taipei, Taiwan;

    Ming Chi Univ Technol, Dept Safety Hlth & Environm Engn, New Taipei, Taiwan;

    Natl Taipei Univ Technol, Dept Comp Sci & Informat Engn, Taipei 106, Taiwan;

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  • 正文语种 eng
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