2D-simuleringsligan är en av de bästa testbäddarna för forskning inom artificiell intelligens (AI). Den har uppnått stora framgångar inom området samarbete och maskininlärning. Problemet med en integrerad offensiv strategi har dock inte lösts på grund av miljöns dynamiska och oförutsägbara natur. I detta dokument presenterar vi en ny offensiv strategi baserad på multi-group myrkolonioptimering (MACO-OS). Strategin använder feromonavdunstningsmekanismen för att räkna preferensvärdet för varje attack i olika miljöer, och sparar värden för framgångsgrad och preferens i ett attackinformationsträd i bakgrunden. Beslutsmodulen för angriparen väljer sedan den bästa attacken enligt preferensvärdet. MACO-OS-metoden har framgångsrikt implementerats i vårt 2D-simuleringsteam i RoboCup-tävlingar. De experimentella resultaten har indikerat att agenterna utvecklat med denna strategi, tillsammans med relaterade tekniker, levererat enastående prestationer.
Chen och Wang REF föreslog en ny offensiv strategi baserad på multi-grupp ACO för 2D fotboll simuleringsligan.
Offensive Strategy in the 2D Soccer Simulation League Using Multi-Group Ant Colony Optimization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}