基于机器学习和证据理论的机器人博弈战术预测方法

摘要

本发明涉及机器学习、信息融合、战术预测、机器人博弈等领域，为提出一种应用于机器人博弈过程的不确定条件下的对手战术预测方法。为此，本发明采取的技术方案是，基于机器学习和证据理论的机器人博弈战术预测方法，利用机器学习方法构造模型表示机器人状态数据和战术结果之间的关系，考虑到博弈环境的不确定性，利用D‑S证据理论对不确定性进行处理，将三种机器学习算法获得的预测结果处理作为D‑S证据理论的基本概率赋值函数，利用D‑S证据理论在信息融合方面的优势，融合多方信息，得出最终的预测结果，达到预测对手战术的目的。本发明主要应用于机器人博弈场合。