【正文】 器人足球賽的研究涉及電腦、自動化、控制、傳感器技術、無線通訊、精密機械、模仿材料和無數(shù)前沿的研究和綜合、集成。同樣 它為檢驗新想法新技術和促進相關技術的發(fā)展 做出了幫助。而且還會帶來不可估量的經(jīng)濟 效益 和社會應用。比如具有相同的姿態(tài)，結(jié)構(gòu)和體重。 － 機器人能源 。那意味著電池必須體 具有 重量輕和能量大 的特性。 50 年后機器人一定可以像人一樣跑跳射門和 帶球。在 1977 年 IBM 的深藍電腦擊敗了卡斯帕羅夫，但是 IBM 只用了 16RISK6000，所以在將來內(nèi)置足球機器人球員的內(nèi)置微型計算機一定會非常優(yōu)秀。所以我們必須解決這些問題。同時這個概念提供了一個嶄新的分布式開放系統(tǒng)的設計路線。他們之間并不是相互孤立的。 MAS 是機器人杯的基礎技術，機器人杯是 MAS 系統(tǒng)的一個典型。這個系統(tǒng)可以實時做出響應，他同樣可以執(zhí)行一個合理的面向目標的行動。 －模擬對手。在 MAS 中協(xié)作和控制問題實際上是有 智能體 的群體行為 (群體行為概念是意味著在群體活動中，發(fā)起行為的個體將會從與其他個體交換資源的過程中受益，盡管這些資源對它來說并不是重要的 )引發(fā)的。 協(xié)作法可以被分為如圖８所示的幾種方法。如果 P 是一個集體目標 ，那么 (C 是集體 )： －每個 智能體 I 把 P 當做自己的目標； －每個在 C 中的成員有意識的與其他成員共同完成這個目 標； — 每一個球員把 P 當做目標，因為它們相互信任； －他們信任對方，所以如果 智能體 I 達到了目標 P，則其他成員認為自己也達到了目標。 計算機不能夠理解人類語言的一 個重要原因是它需要很多知識資源，如果信息發(fā)送方能夠了解信息接收方的情況，它將會發(fā)出更多的長度短內(nèi)容少的信息。如果信息接收方理解了第一句話“ Tom 離開了家”，那么它就會認為第二句中的“他”指的是 Tom。并且預定義將會對正確發(fā)送信息起到幫助作用 ， 并且使得信息接收方能夠正確的理解接收的通話。這包括許多方面 : (1) 字的歧義 同樣的字可能有許多不同的意思，比如“ Tom is hot”這句話不僅可以表示“ Tom工作做得很好”，同樣也可以表示“ Tom 很熱”。也就是說詞語可以用不同的方式組合起來，這種歧義叫做句子結(jié)構(gòu)的歧義。解決這個問題的過程涉及到復雜的發(fā)送方與接收方對內(nèi)容的推理。在許多學習方法中，強化學習法有望解決能感知環(huán)境的自律機器人智能體 怎樣選擇進球最佳方案的問題。如果的 St 狀態(tài)下執(zhí)行任務 At，那么 智能體 得到一個 Rt 的反饋，這個 Rt 是狀態(tài) 行動轉(zhuǎn)化后的一個直接 結(jié)果。在這個游戲里，每個 智能體 的行為如踢，沖，轉(zhuǎn)等不僅是一些底層的策略，這些同樣也是比賽中的關鍵問題。 如圖 9 所示，除 智能體 和環(huán)境外，仍有四個重要的部分，包括策略 功能、獎勵功能、還有評價功能和選擇性的環(huán)境模擬功能，策略學習是根據(jù) 己 觀察到的狀態(tài)定制出下一個狀態(tài)要執(zhí)行的動作。獎勵決定最直接的對環(huán)境的本質(zhì)需求。一個強化學習的總體結(jié)構(gòu)如下所示： (1) 初始化學習固有狀態(tài)作 為 Io (2) 循環(huán) 觀察當前狀態(tài) S 應用 評價功能 V去選擇一個動作 A=V(I,S) 執(zhí)行動作 A 讓 R 作為在狀態(tài) S 下執(zhí)行 A 的直接獎勵 應用更新功能更新固有狀態(tài) I=U（ I， S， A， R） 通常固有狀態(tài)將會 通過存儲好的學習算法 計算并 用狀態(tài)表和行為數(shù)據(jù)的方式編碼。所以很難通過學習得到最好的∏ :S→ A 策略。當然 智能體 會選擇行為，而不會選擇狀態(tài)?，F(xiàn)在我們應該明白， 在 50 年后， 我們在“人類和機器之間的比賽”面前 將不會 說不。人們不理解為 什么機器人的智 力 還 趕 不上個孩子。這個主要目標是讓讀者知道更多的關于 智能體 系統(tǒng)的知識和引 發(fā) 智能體 導向技術的快速成熟的原因。 致 謝 ： 本作品獲得了中國博士基金組織的支持 。s thesis, Department of Computer and Information Science, university, March 2020. [8]Hiroaki Y et al (2020), A Distributed Control Scheme for Multiple Robotic Vehicles to Make Group Forma and Autonomous systems,2020, 125 –147. Silvia Coradeschi and Jacek Malec(1999), How to make achallenging AI course enjoyable using the RoboCup soccer simulation system. In RoboCup98:The Second Robot World Cup Soccer Games and Conference, pages 120{124. Springer verlag, 1999. [9]Johan Kummeneje, David , and H_akan L. Younes (1999), UBU – an object oriented RoboCup Team. In Johan Kummeneje and Magnus Boman, editors, Int7 1999 Papers. 1999. [10]Johan Kummeneje (1999), Simulated Robotic Soccer and the Use of Sociology in Real Time Mission Critical Systems. In L. R. Welch and M. W. Masters,editors, Proceedings of RTMCS Workshop, IEEE, December 1999 。99. AgentLink NewsLetter, (4), November 1999. [3]Burkhard H D,et al (2020),The Road to RoboCup 2050. IEEE Robotics amp。 每個過程都是越來越抽象越來越模糊的建模工程，直到最終 實現(xiàn)自動編程。這是一個偉大的目標。 很明顯我們應更加注重創(chuàng)新，機器人杯包含人工生命、能源、動力、材料等學科的發(fā)展，同樣它也孕育著機械、電子、控制、信息和電腦等與機器人相關的學科的重大突破。 但是回望歷史，過去有太多的我們先人無法想象的科學成就不是嗎？ 50 年內(nèi)人們將會 對 科學發(fā)展 產(chǎn)生新的認識 。通過學習評價功能，一個 智能體 獲得最基本的策略。在不同的強化學習中， U和 V有一些不同點。由于環(huán)境模型模擬了模型行為，所以應用這樣一個模型 智能體 可以預見環(huán)境將會對 智能體 的行為做出什么樣的反應。它定義了一個可感知的環(huán)境狀態(tài)（或是狀態(tài) 動作對）作為一個值，