Research of Multiagent Coordination and Cooperation Algorithm

To solve the problem of conflict and deadlock with agents in multiagent system, an algorithm of multiagent coordination and cooperation was proposed. Taking agent in multiagent system as a player, the pursuit problem Markov model was built. The solution was introduced to get the optimal Nash equilibrium by multiagent reinforcement learning. The method of probability and statistics and Bayes formula was used to estimate the policy knowledge of other players. Relative mean deviation method was used to evaluate the confidence degree in order to increase the convergence speed. The simulation results on pursuit problem showed the feasibility and validity of the given algorithm.     

可数状态空间零和随机对策期望折扣赔付准则

讨论离散时间可数状态空间下零和随机对策期望折扣赔付准则模型。给出了一组保证期望折扣最优平稳策略存在的最优性条件。在这些条件下证明了期望折扣最优方程解和最优平稳策略的存在性。     

基于SDL＆OpenGL的跨平台三维游戏中的关键技术研究

三维游戏正处在蓬勃发展的时期,跨平台三维游戏开发技术中涉及的优化技术仍然是值得关注和难于掌握的.文章从跨平台技术开始,以一款具体的三维游戏设计为例,分析了三维游戏中的各种功能实现和优化技术,包括纹理技术、列表技术、高级字体技术、IBR技术、混合技术以及绘制顺序的优化策略等,并通过运用这些优化技术来得到较好的游戏结果.     

基于重复博弈的P2P网络信用管理机制的研究

自组织特性是P2P网络的基本特征之一,管理模式的自组织使得与之相适应的安全模型难以建立.当前基于节点全局信用度模型的分布式算法存在时间复杂度高、报文通信量大等不足,因而对其所能应用的P2P网络的规模存在限制.提出一种基于非合作重复博弈理论的信用管理模型RGTrust,在P2P网络参与节点是理性且自私的假设条件下,从理论和实验两方面说明了应用RGTrust信用模型方案的P2P网络具有良好的稳定性及整体性能的最优性,并且信用计算的时间复杂度及报文通信量远低于其他信用模型.     

一种基于短期预测的追捕方法的分析与仿真

针对具有安全区的追捕-逃避问题,提出了一种基于短期预测的追捕方法,其算法流程为:追捕方先根据物理条件限制,预测双方可能的短期未来状态,然后评估自身在各种未来状态下的收益,获得一棵决策树,最后根据决策树决定并执行某种行为.讨论了如何确定合理预测时间长度和预测步数等问题,分析表明,预测时间并非越长越好.结合自主式足球机器人一对一对抗的研究实践,进行了仿真实验,仿真结果验证了相关理论分析.     

基于微分对策的供应链合作广告决策研究

针对供应链系统中制造商和零售商的合作广告计划问题，利用微分对策构建动态模型．分别研究制造商和零售商在合作和非合作条件下的广告策略．运用动态规划原理。分别得出静态反馈Nash均衡和反馈Stackelberg均衡，将两种均衡策略加以比较，结果显示合作广告计划是供应链系统中的一种协调和激励机制，可以提高两个渠道成员以及整个供应链系统的利润。     

基于神经网络的微分对策控制器设计

采用伴随－BP技术，将微分对策的两点边值求解问题转化两个神经网络的学习问题，训练后的两个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用，避免了直接求解复杂的两点边值问题，对追逃微分对策问题的仿真结果表明，该方法对初始条件和噪声具有较好的鲁棒性。     

游戏动画中256色图像调色板设计及其转换算法

设计了一种256色调色板,使游戏动画在窗口模式下运行时,其它应用程序能正常工作。同时提出了一种有效的反走样256色图像转换算法,并给出了算法的应用实例。     

Negotiating Dialogue Games

Recently in the field of agent communication, many authors have adopted the view of interaction as a joint activity regulated by means of dialogue games. It is argued in particular that this approach should increase the flexibility of dialogues by allowing a variety of game compositions. In this research note, we present a framework suited to this feature. A preliminary attempt to capture the negotiation phase (which allows agents to agree upon the dialogue game currently regulating their conversation) is discussed.     

计算机视觉在球类机器人和行为理解研究中的应用与发展

智能机器人是当今机器人研究的热点，并逐渐由制造领域向非制造领域发展。本文以几种国内外近年研制的新型球类运动机器人为例，介绍了计算机视觉在智能机器人研究中的应用情况。另外，有关人与机器人之间的视觉行为理解研究是计算机视觉研究与智能机器人研究领域的新发展，本文对此也进行了介绍。