【摘 要】
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该文将基于多机器人搜集、围捕两项任务,从任务分配、多样性研究以及增强学习在多机器人系统中的应用等方面,对多机器人系统展开深入研究.具体内容如下:首先,该文对多机器人
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该文将基于多机器人搜集、围捕两项任务,从任务分配、多样性研究以及增强学习在多机器人系统中的应用等方面,对多机器人系统展开深入研究.具体内容如下:首先,该文对多机器人系统的研究状况进行综述,分析了多机器人系统的特点、主要研究问题、系统参数以及性能评价指标,最后简要介绍了该文的选题背景和研究内容.其次,结合多机器人搜集任务,该文讨论了在动态环境中的分布式异构多机器人系统的任务分配问题.第三,在前面提出的系统结构及搜集算法的基础上,研究了多样性等参数对多机器人系统效率的影响.第四,基于围捕任务,研究了增强学习在多机器人系统中的应用.结合任务本身的特点,分别建立了状态集和行为集;并通过学习把两者匹配起来,使机器人在任何状态下都能找到合适的行为.
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