摘 要：在RoboCup足球2D仿真比賽中，智能體的主要行為有傳球、帶球、射門、截球等等。而傳球策略在其中起著至關(guān)重要的作用，它牽涉到多智能體的協(xié)作問題。本文中提出的基于速度選擇的RoboCup傳球策略大大地提高了傳球的成功率和準(zhǔn)確率，節(jié)省了球員體力。

關(guān)鍵詞：RoboCup；傳球策略；速度選擇

中圖分類號： TP18

RoboCup機器人足球世界杯涉及到人工智能領(lǐng)域的許多問題，它的主要研究背景是多智能體系統(tǒng)（MAS，Multi-Agent System）和分布式人工智能（DAI，Distributed Artificial Intelligence）。RoboCup足球2D仿真比賽提供了一個易于評價的標(biāo)準(zhǔn)2D平臺Soccerserver來實現(xiàn)多智能體的協(xié)作和對抗。每只足球隊由11個智能體構(gòu)成，模擬人類的足球比賽，一場比賽一共有6000個周期（不包括加時賽與點球）。

傳球策略在球隊取勝的過程中起著舉足輕重的作用。在構(gòu)建一支足球2D仿真球隊的過程中，我們必須要制定一個優(yōu)秀的傳球策略來實現(xiàn)多智能體間的緊密協(xié)作。從真實的足球比賽中，我們就可以預(yù)見到一個優(yōu)秀的傳球策略必須是不易被截同時是利于己方進(jìn)攻的。這一條也同樣適用于足球2D仿真比賽。在本文中，我們主要采用基于最優(yōu)速度選擇的傳球策略來實現(xiàn)不被對方球員截球，提高傳球成功率和準(zhǔn)確率這一目的。

我們可以將傳球策略分成兩部分來研究：決定傳球路徑和計算傳球隊員的踢球力量。首先，傳球隊員的踢球力量決定球的初始速度。太低的初速度會使球容易被截，太高的初速度會使隊友接不住球并且浪費體力。為了尋找到最合適的初速度，我們采用了如下的算法：

1.為了簡化算法的復(fù)雜度，我們應(yīng)當(dāng)首先剔除那些明顯差的接球隊員，比如接球隊員離傳球隊員過近或者太接近己方球門的接球隊員。

2.我們將篩選出來的接球隊員用如下圖所示的方法創(chuàng)建傳球路徑。我們知道，傳球隊員可以把球直接傳到接球隊員腳下（α=0），也可以讓接球隊員在跑動中接球（α≠0）。α的最佳取值能夠通過算法中的循環(huán)體結(jié)構(gòu)不斷地遞增判斷，在此并不詳述。

3.在動態(tài)的環(huán)境下，我們無法預(yù)測對方是使用哪一種截球策略，所以我們難以判斷對方的截球點。因此，我們使用了一種離散近似的方法。我們決定將傳球路徑離散成n={i1，i2，…，ij，…，in}（1≤j≤n）個點。通過判斷每個點的安全性，從而近似判斷該路徑是否安全。從傳球點到ij點的距離為sj。對于點ij，我們可以計算出離該點最近的對方隊員以它的最大速度到達(dá)該點的周期cj。

4.下面，我們將建立出一個數(shù)學(xué)模型。在該模型中，球從A點被踢到B點，該過程一共經(jīng)過了N個周期。我們能夠通過公式（1）來計算出球的初始速度v0。在式（1）中，S代表了A點到B點的距離，ball_decay代表了球被踢出后的速度衰減率。

5.對于s=s1，s2，…，sn且N=c1，c2，…，cn，我們可以通過公式（1）計算出V0=v1，v2，…，vn。所以，我們通過公式（2）設(shè)置出閾值速度vthr。顯然，當(dāng)球的初速度小于或等于vthr時，球?qū)苋菀妆粚Ψ浇刈摺?/p>

6.特別指出的是，我們需要計算出接球隊員以它的最大速度到達(dá)接球點的周期c0。通過式（1），我們能夠計算出球的初速度c0，v0使得球在c0個周期里到達(dá)接球點。只有當(dāng)球的初速度小于v0時，接球隊員才能接到傳來的球。如果v0

7.最后，如果v0>vthr，vthr就是該條路徑可行的球的最小初速度，而v0則是可行的最大初速度。所以，我們應(yīng)當(dāng)選擇一個合適的初速度在（vthr，v0）的范圍內(nèi)。通常，我們能夠采用0.618法來取得這個合適的初速度。通過這種方法我們能夠得到一個安全的初速度。這個初速度的選擇能夠大大地提高傳球的成功率，增大控球率。

通過上述的算法，將產(chǎn)生一系列可用的傳球路徑。然而，我們只能保證這些路徑都是可靠的，不易被截的，卻并不能保證它們在戰(zhàn)略上的利己性。最終傳球路徑的確定將要使用到傳球路徑的評分函數(shù)，對于每一條傳球路徑進(jìn)行復(fù)雜的評分，從而選出具有最高分值的路徑作為最終的執(zhí)行路徑。它將不僅可靠而且利于攻守的轉(zhuǎn)換，使智能體間的協(xié)作是具有攻擊性的、簡便有效的——這又是另外一個值得深入研究的問題了。

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作者簡介：周奕麗（1992.4-），女，湖南人，本科在讀，研究方向：自動化。