免费论文：团队CGA协作研究

在分布式虚拟环境中，团队CGA（Computer Generated Actors）的加入，能够在不增加大量人员和设备的情况下，丰富虚拟环境的内容，增加虚拟环境的逼真性，在分布式虚拟战场环境等应用领域中具有重要的意义。不同于个体CGA，团队CGA主要关心的是在复杂、动态环境下，团队中各个成员如何有效地协作，完成团队任务。本文从团队CGA组织、团队CGA组织结构调整、团队CGA学习几个方面深入地研究了团队CGA的协作问题，取得了一定的研究成果，主要工作和贡献如下：1、在对多Agent组织模型、多Agent组织结构、Agent结构分析的基础上，结合团队CGA的特点，给出了一个团队CGA组织模型CTOM。该模型显式地给出了成员在组织中的地位，对组织的描述不会因为组织规模的增加而变得复杂，适合描述不同规模和不同类型的组织。对组织规则进行了分析与研究，给出了一些常用的组织规则。在CTOM模型的基础上，构造了一个个体CGA结构，该结构突出了组织中成员的职责，把组织内成员之间的协调例程化，从而方便组织内成员之间的协调与协作。对组织形成过程及组织承诺进行了研究，把组织形成过程分为缔造者产生过程，组织目标分解过程，组织结构设计过程，角色设计过程和组织成员招聘过程，并给出了组织承诺的定义及组织承诺的形成过程。2、对组织调整问题进行了研究，提出了一种层次组织结构调整方法。组织是团队中CGA之间协调、协作的有效方法，但是由于环境的动态性，任务的复杂性，静态形成的组织可能不满足任务的要求，因此需要对组织结构进行调整。为了能够更好地描述CGA的能力和任务需求，根据能力的模糊性质用能力向量来描述CGA的能力和任务的需求。基于能力及任务结构给出了一个组织结构调整算法，该算法把组织结构调整为两个层次：第一层为集中调整层，组织管理者根据下属成员能力及任务的需求来判断是否对组织结构进行调整及如何调整；第二层为分布调整层。组织中的非管理成员，根据自身能力状况、相应的任务需求来选择更合适的角色，并向相应的管理者提出申请，得到批准后，就可以调整自己所承担的角色，实现组织结构的调整。3、提出了一种基于随机对策框架的团队CGA学习算法。在随机对策框架下研究了团队CGA的学习问题，重点研究了非零和随机对策下CGA的协作问题，对随机对策框架下主要的学习算法进行了分析，强调了随机对策框架下平衡选择问题的重要性，对研究者提出的平衡选择方法进行了分析。针对团队中CGA地位的不同，设计了一种层次学习模型，团队中每个成员依据自己的偏好来选择最优行动，非管理成员在其管理成员给出的引导信息影响下学习到最优的行为，提高了学习速度和学习效率。4、基于给出的个体CGA结构及团队组织模型对陆地行进团队CGA进行了研究和实现。重点研究了全局路径规划算法和队形保持方法。构造了一个适应于陆地团队CGA的地形数据库（包括高程数据、文化特征数据），在此地形数据库的基础上，提出了一种团队CGA协调路径规划方法。该方法使用改进的A*算法，为团队中所有成员规划出一条无碰撞的路径，而且能够尽可能的保持期望的队形，通过调整两个影响因子可以得到侧重于距离或者队形的路径。在队形维护方面，给出了一种基于复杂队形分解的队形维持方法，该方法把复杂的队形分解为简单的横队形和纵队形，将复杂队形的维护问题变成横队和纵队的维护问题，给出团队中Leader成员和非Leader成员在横队和纵队维护中的行为算法，从而解决了团队CGA编队行进中的队形维护问题。

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