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随着计算机技术的发展，多智能体系统(Multi-agent Systems，MAS)的理论与应用已经成为人工智能研究的热点。机器人世界杯RoboCup(Robot World Cup Soccer Games and Conferences)是一个国际性的研究和教育组织。创立RoboCup的目的是促进人工智能和机器人学的研究，通过这个标准的、易于评价的比赛平台，来测试各种理论、算法和智能体体系结构。 本论文采用了多层体系的智能体结构，该结构的主要控制循环是使用感知解释和动作预测模型来更新世界模型，并通过高层决策模型来决定下一步的动作。同时还介绍了SBSP(基于形势的策略站位)和DPRE(动态站位与角色变换)的方法，并应用此方法建立了灵活的球队策略，促进了智能体团队的协调合作。 本论文做的主要研究工作如下： 1．介绍RoboCup仿真平台的系统组成及运作原理。包括服务器、监视器、客户端程序等。 2．对模型中的部分设计进行扩展和改进：如世界模型、动作模型、动作预测与感知解释模型等。 3．对高层决策模型进行了初步研究，包括战术，阵型，球员类型，形势，智能通讯与感知策略、对手建模策略等内容，重点在SBSP(基于形势的策略站位)和DPRE(动态站位和角色变换)方法上的研究。 4．结合SBSP和DPRE方法，在客户端程序上实现仿真球队的团队合作，并在仿真平台上演示与优化客户端程序。