受到现代科学技术发展和国民经济需求的推动,机器人技术在现实生活中发挥着越来越重要的作用；同时,对机器人的要求也越来越高,很多工作靠单机器人是无法完成的,因此,人们开展了对多机器人系统的研究与应用。与单个机器人相比,多机器人系统在使用范围、执行任务的质量、技术的要求和扩展空间上都有了很大的提升,前提条件是保证系统中的所有机器人能够和谐运行,处理好其间的分工与协作。许多研究者对多机器人足球系统的任务分配进行了大量的研究,不断挖掘适用于任务分配的算法,或是对现有的算法进行改良,并建立了许多国际组织与比赛平台以促进其不断的研究和发展。本文结合了国内外的研究现状,进行了如下的主要研究内容：1.针对多机器人足球比赛系统对象的遗传算法改进结合多机器人足球系统,根据传统遗传算法存在早熟或收敛慢等缺点,重点研究了算法在初始种群的确定和算法的演化结构上的改进,并通过MATLAB仿真验证了改进算法在寻优效率上有了很大的提升,为其在多机器人足球系统中的应用做好准备。目前遗传算法在多机器人足球比赛系统中的应用会很容易实现,并且随着系统中机器人个数与任务个数的增加,算法的优越性就会越明显。2.改进遗传算法在多机器人足球系统任务分配中应用的实现研究了一种新的初始种群产生方法,根据效用值来确定每个个体的基因,并且优良的基因重复利用,以保证经过多次演化后仍能保留下来,有效地避免了随机产生初始种群的盲目性；对含有不同最优基因的群体采用分层遗传算法分开演化,演化到一定代数后分别选出一定数目的最优个体再进行演化,以实现多方最优基因的配对组合。最后通过仿真实验验证了改进算法的优越性。基于以上研究内容,论文最后对全文进行了总结,同时指出本文的不足和有待进一步研究的问题。