想，研究了基于平行可变防线和交叉可变防线两种守门员防守模型，更好地发挥了守门员的防守作用。关键词多智能体系统，防守策略，案例学习，策略，研究了基于平行可变防线和交叉可变防线两种守门员防守模型，更好地发挥了守门员的防守作用。关键词多智能体系统，防守策略，案例学习，策略球以后的防守问题。该模型实现简单，能够有效瓦解对手有组织的协作，在很大程度上缓解了球门前的防守压力。在研究和分析基于防线的守门员跑位模式的基础上，论文打破了单条防线对守门员的限制，提出了可变防线的思想。在研究多智能体协作问题中，论文提出了反协作的策略思想。基于策略的后卫防守模型，采取的是种积极的防守方法，主要解决了后卫断模型和可变防线的守门员防守模型。基于阵形变换的防守模型，将案例学习应用到阵形设计中，突破了单凭直接经验设置阵形的方式。阵形变换的焦点放在阵形的防守功能上，加强了防守的力度，显著提高了球队的整体防守性能以多智能体系为研究对象，选择成功防守作为目标任务，建立了套应用于仿真球队的防守策略。在这套防守策略中，分别从整体局部和个体防守的角度出发，提出了基于阵形变换的防守模型基于策略的后卫防守杯，是个以多智能体系统和分布式人工智能为主要研究背景的国际性研究和教育组织。其主要目的是通过提供足球比赛这样个标准平台，来促进机器人学和人工智能的研究与发展。论文以机器人足球仿真比赛作为检验平台，致谢摘要机器人足球世界附录二论文附录后卫队员状态自动机后期工作展望参考文献论文总结论文总结后期工作展望参考文献附录后卫队员状态自动机附录二论文致谢摘要机器人足球世界杯，是个以多智能体系统和分布式人工智能为主要研究背景的国际性研究和教育组织。其主要目的是通过提供足球比赛这样个标准平台，来促进机器人学和人工智能的研究与发展。论文以机器人足球仿真比赛作为检验平台，以多智能体系为研究对象，选择成功防守作为目标任务，建立了套应用于仿真球队的防守策略。在这套防守策略中，分别从整体局部和个体防守的角度出发，提出了基于阵形变换的防守模型基于策略的后卫防守模型和可变防线的守门员防守模型。基于阵形变换的防守模型，将案例学习应用到阵形设计中，突破了单凭直接经验设置阵形的方式。阵形变换的焦点放在阵形的防守功能上，加强了防守的力度，显著提高了球队的整体防守性能。在研究多智能体协作问题中，论文提出了反协作的策略思想。基于策略的后卫防守模型，采取的是种积极的防守方法，主要解决了后卫断球以后的防守问题。该模型实现简单，能够有效瓦解对手有组织的协作，在很大程度上缓解了球门前的防守压力。在研究和分析基于防线的守门员跑位模式的基础上，论文打破了单条防线对守门员的限制，提出了可变防线的思想，研究了基于平行可变防线和交叉可变防线两种守门员防守模型，更好地发挥了守门员的防守作用。关键词多智能体系统，防守策略，案例学习，策略，对整个球队控球时间的估计往往存在很大差别。同时仿真比赛是个多智能体系统，所有球员在个时刻应该使用同个阵形，否则就达不到利用阵形共享信息的目的，如果按实际控球时间计算控球度，那么经过阵形变换后，多个之间出现阵裕不致的概率会很高。为此，设计者简化了控球度的计算方法，只是根据足球在敌我半场的位置来确定。通过简单统计当前足球坐标取负值说明在对方半场的时间总数，用表示与比赛已经进行时间的比值，这个比值作为设定控球度的依据。控球度用表示，只取三个值。再将与预设的标准比较，根据比较结果确定的值，在比赛的大部分时间内，主要依据来转换阵形，只是在比赛临近结束时，才根据场上比分进行判断用控球度作为攻防阵形变换的条件从理论上要比只是使用时间确定法和比分确定法更进了步。但正如设计者考虑的，控球度的精确计算很难实现，因此，在没有很好的确定控球度方法之前，这种策略有很大的局限性。种新型的阵形变换方法上文提及的阵形变换方法基本上是以改变攻防阵形为研究的焦点，而且所采用方法的实用性不是很强。论文仅将重点放在阵形的防守作用上，提出了种新的基于防守阵形的变换方法。阵形变换模块根据这个方法，实现比赛中球队在和两种防守阵形之间的动态转换，以此来加强仿真球队的整体防守性能。通过学习模块确定的和阵形，个用于积极防守，另个用于消极防守。当足球位于我方半场。且由我方队员控球时，进入积极防守阶段，希望能够攻入对方场地，完成由防守到进攻的转换，这个阶段可以看成是进攻前的准备阶段。而消极防守则用于对方球员在我方场地控球进攻的情况，希望能够化解门前危机，完成由被动到主动的转变阵形变换模块的主要任务是状态判定和转换时机的选择。状态判定状态判定是通过获得足球位置和控球球员的队别来确定积极防守或消极防守状态。在的世界模型中记录了有关足球位置和控球球员的相关信息，因此判断比较容易实现。转换时机当通过状态判定得知状态转变时，如果立即转换阵形，则有可能引起阵形变换过于频繁，影响实时性能。因此，采取了延迟转换时机的方法，设常数为延迟时间，只有当新状态持续的时间大于时刁进行阵形转换。算法中，描述了基于防守阵形变换方法的伪码实现。算法获得足球位置获得控球球员进入积极防守状态的时阿进入消极防守状态的时间算法结束在算法中，目前常数的取值是由直接经验给出。小结仿真比赛中引入了阵形，不同的阵形可以用在不同的比赛阶段或起到不同的攻防作用。本章从提高仿真球队的整体防守性能出发，提出了基于阵形变换的防守模型。该模型突破了单凭直接经验设置阵形因子的方式，将机器学习的方法应用到阵形设计中。通过案例学习进行阵形采样，并在离线训练过程中选出性能最佳的阵形，这在很大程度上降低了经验参数对阵形的影响。另外，在阵形变换上，该模型不是以攻防阵形转换为研究对象，而是将防守分成积极防守和消极防守两个阶段，阵形转换工作在两种防守阵形之间进行。这种阵形动态变换方式加强了防守的力度，显著提高了球队的整体防守性能。第四章基于策略的后卫防守模型阵形可以从整体上增强多个智能体的合作，改善球队的防守性能，但是只依赖阵形的防守作用还达不到成功防守的目的。对系统来说，智能体的局部合作在完成目标任务中是必不可少的。从阵形分布来看，后卫在防守中具有重要的作用。本章从实现智能体局部合作的角度出发，通过对几种常见防守模型的研究分析，并结合自身的特点，提出了基于策略的后卫防守模型。几种常见的后卫防守模型随着仿真足球的发展，各国的研究人员越来越重视后卫在防守中的作用，随之也出现了些专门的防守策略，其中应用较多的有盯人防守角色防守和区域防守三种策略模型。盯人防守模型在很多仿真球队中。都为设计了盯入的技能。在这项技术中，每个球员寻找名对手作为标记对象，然后采用种策略确定自己的站位，以达到削弱对手在对方球队中的作用为目的。每支设计了盯人技能的球队，也同时研究了各自的盯人策略，比较有代表性的是和球队所采用的方法。论文通过对这两支队伍的研究比较，将盯人策略归纳为和四种。盯人策略的关键是为找到个用来标记对手的位置，这是以防止对手之间传球为目的的盯人策略，户为标记对象与足球连线上距标记对象距离为的点。在标记对象和我方球门中心的连线上选择标记位置，用来封锁标记对象接球后射门的路径，公式是这种策略中户点的计算方法。通过这种方法标记对手，可以破坏对方球员有配合的进攻策略是在足球标记对象我方球门中心的角平分线上选择标记位置，这种策略可以有效截断对方控球球员向标记对象前方传球。前三种盯人策略应用的前提条件是对足球位置的信念值较高。在