智能层架构模式与仿真机器人系统

以RoboCup仿真组为平台,提出一种有三层智能层的架构模式,该模式依据智能水平高低,将多智能体系统划分为被动智能层、主动智能层与社会智能层.该模式已应用于南京邮电大学Apollo2D足球机器人的比赛程序中,其有效性通过RoboCup仿真球赛得到验证.     

多智能体的竞争合作策略

以RoboCup(机器人世界杯足球锦标赛)中的仿真组作为平台,研究复杂环境中的多智能体的竞争和合作问题。首先通过对手建模的方法,分析对手的弱点或漏洞,并采取相应的策略,可以使智能体团队更加有效地自主决策,使其行动具有高度的针对性和目的性;接着分析多智能体之间的信息共享,通过压缩编码和选择性信息共享提高智能体之间的合作;最后对基于战术的局部合作策略进行分析,通过对战术的设计来实现智能体之间的局部配合,并根据场上局势的变化做出相应的调整。将该方法应用到2004年中国机器人大赛中,取得了冠军的好成绩,证明该方法确实有效。     

基于离散微粒群优化的MIMO系统多用户盲检测

充分利用移动通信发送信号属于有限字符集的特点。把MIMO（多输入多输出）系统多用户盲检测问题转换为带二值约束的二次规划问题，从而突破信道辨识条件即MIMO信道传递函数必须不可简约且列简化的苛刻限制。采用离散微粒群优化算法求解二次规划问题，利用接收数据阵的补投影算子构成适应度函数。仿真实验表明：不管传统的信道辨识条件是否满足，该算法都具有较低的信号误码率和较好的稳健性。