配置Keepaway运行环境

本文详细记录了在32位Ubuntu 12.04系统中配置Keepaway运行环境的过程,包括环境变量设置、系统环境的选择、所需软件包的下载与安装、编译环境的配置,以及解决编译时遇到的问题。参照Keepaway Framework Tutorial并针对配置过程中遇到的不适用部分进行了调整。

        Keepaway常常出现在强化学习算法的实验中,但是由于其基于RoboCup,而且要求的版本较早,配置起来很不方便,故在成功配置之后记录一下。
        配置Keepaway主要根据 Keepaway Framework Tutorial,对于不合适的地方做出一些修改。
        首先说一下环境变量,我在配置运行环境时没有导入任何环境变量,这主要是因为我懒,所以这方面根据各自的需求来决定。
        然后说一下系统环境,我用的是32位的Ubuntu 12.04,编译器(gcc、g++)版本是4.6.3。我之所以选12.04,是因为这是官网提供下载的最老的版本,之所以不找更早的版本是考虑到软件包支持的问题,太早的版本可能用不了aptitude安装软件,而我们的安装过程中要下载不少软件。我之前就试过一次,找了个Ubuntu 9.04,系统自带的源连不上,自己找的源各种提示已安装软件版本太低。
        再说一下需要下载的源码。三个 RoboCup 安装包方面,我用的是rcssbase-9.4.5、rcssserver-15.3.0 和 rcssmonitor-9.3.7。rcssbase 和 rcssmonitor在上面那个链接中可以下载,中间那个rcssserver可以在The RoboCup Soccer Simul

### RoboCup 2D 必读论文列表 在 RoboCup 2D 领域中,研究和开发通常依赖于一些经典且重要的论文。这些论文涵盖了从基础规则、策略设计到高级算法的应用等多个方面。以下是推荐的必读论文列表: 1. **"The RoboCup Synthetic Agent Challenge: A Platform for Multi-Agent Learning Research"** 这篇论文详细介绍了 RoboCup 2D 模拟环境的设计理念及其作为多智能体学习研究平台的价值[^4]。它为初学者提供了对整个比赛框架的理解。 2. **"Team Formation and Strategy in the RoboCup Soccer Simulation League"** 论文探讨了团队组建与策略制定的核心原则,特别是针对 2D 模拟比赛中的战术安排进行了深入分析[^5]。这对于理解如何构建高效的机器人足球队至关重要。 3. **"Learning to Play Keepaway in RoboCup Soccer"** 此论文聚焦于通过强化学习方法训练机器人完成特定任务(如“keepaway”游戏),并展示了如何将复杂问题分解为更小的任务以逐步解决[^6]。 4. **"Cooperative Multi-Agent Control Using Deep Reinforcement Learning"** 深度强化学习是近年来应用于 RoboCup 2D 的关键技术之一。本文介绍了一种基于深度神经网络的合作控制方法,适用于多个代理之间的协调[^7]。 5. **"Role Assignment and Behavior Coordination in Multi-Agent Systems: The Case of RoboCup Soccer Simulation"** 角色分配与行为协调是实现高效团队协作的基础。该论文讨论了不同角色(例如前锋、后卫等)的功能定义及其实现机制[^8]。 6. **"Adaptive Opponent Modeling in Real-Time Strategy Games"** 虽然此论文主要针对 RTS 游戏,但其提出的对手建模技术同样可以应用于 RoboCup 2D 中,帮助开发能够动态调整策略的智能体[^9]。 7. **"A Survey on Multi-Agent Reinforcement Learning"** 提供了一个关于多智能体强化学习领域的全面综述,包括理论基础、算法分类以及实际应用案例,非常适合希望深入了解相关技术背景的研究者[^10]。 8. **"Dynamic Role Allocation in Team Sports"** 动态角色分配是在比赛中根据实时情况灵活切换职责的关键技术。这篇文献研究了如何在不确定环境中优化角色分配过程[^11]。 9. **"Tactical Decision Making Under Uncertainty in Autonomous Soccer Agents"** 探索了不确定性条件下自主足球代理进行战术决策的方法,强调了概率模型和贝叶斯推理的重要性[^12]。 10. **"Simulation-Based Learning in Multi-Agent Systems"** 描述了利用仿真环境加速学习过程的技术,特别适合用于快速迭代测试新算法或策略[^13]。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Python 代码示例,展示如何加载和解析 RoboCup 2D 数据: ```python import xml.etree.ElementTree as ET def parse_rcsc_data(file_path): tree = ET.parse(file_path) root = tree.getroot() for child in root: print(f"Tag: {child.tag}, Attributes: {child.attrib}") # 调用函数 parse_rcsc_data("example.rcsc") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值