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针对于RoboCup比赛中出现的传球精度不够准确的问题,通过对决策树学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup 仿真球队中Agent学习传球技能的一种决策树方法.将C5.0即ID3的改进算法应用到Agent传球能力的训练中,它使得Agent能够根据场上的具体情况,把球成功传给队友.Agent在得到球的控制权之后,首先确定传球成功率最大的球员,然后并不直接执行传球的动作,而是调整Agent自身的准备动作以达到传球的最佳状态,最后进行传球的行为.仿真结果表明,该方法有效地提高了Agent的传球能力.
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