基于改进遗传算法的RBF网络的截球策略

作     者：廖本先 杨宜民 项凡 

作者机构：广东工业大学自动化学院广东广州510090 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2009年第16卷第S2期

页      码：98-99,102页

摘      要：在RoboCup2D仿真足球比赛中,球员的底层动作设计的好坏直接影响着比赛的输赢,特别是一些关键的动作,比如截球、传球、射门等动作。鉴于此,提出一种新的截球方法,即改进的遗传算法和RBF神经网络相结合的截球方法。该方法是用改进的遗传算法优化RBF神经网络的结构参数,通过优化,提高了网络的全局搜索效率。实验表明,经过改进遗传算法优化的RBF神经网络的截球成功率比单一的RBF神经网络截球成功率高很多。

主 题 词：截球 RBF神经网络 遗传算法 RoboCup 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.14107/j.cnki.kzgc.2009.s2.051

馆 藏 号：203100266...