赢者通吃（winner-take-all,WTA）的竞争在自然界中广泛存在,已经遍布生活的各个方面。赢者通吃是指对于一组参与竞争的个体或代理,优势最大的代理获得胜利,通吃全部资源,失败者则什么都没有。近年来,研究人员提出了许多复杂的数学模型来模拟这种现象,并将这些模型应用到了机器人控制、深度学习、硬件电路等工程领域。其中正负反馈WTA模型相对许多模型而言简洁高效,受到了研究人员的广泛关注。本文的主要工作如下:（1）针对正负反馈WTA模型收敛速度慢,抗干扰性能差的问题,提出一种改进的正负反馈WTA模型。该模型采用1-范数来降低统计量的计算复杂度,采用符号函数提供正负反馈来降低噪声对模型的干扰,采用高斯白噪声实现干扰实验。通过与原模型的对比仿真实验,验证了改进的WTA模型相比于原模型具有更快的收敛速度,更强的抗干扰性能。（2）对改进的WTA模型的稳定性进行了严格的数学证明,同时也证明了改进模型最终收敛的平衡点。通过仿真实验对数学证明的结果进行验证,实验结果完全符合数学证明的结论。对改进WTA模型的平衡点集的稳定性进行实验分析,结果表明,除理论证明的平衡点外,平衡点集内的其他平衡点都是不稳定的。随意对这些不稳定的平衡点加一个很小的扰动,都能打破平衡状态,收敛到理论证明的平衡点处。最后对改进的WTA模型进行动态竞争仿真,实验结果也表明了改进的WTA模型同样适用于动态竞争场景。（3）针对多足球机器人抢球问题,提出一种基于改进的赢者通吃模型的最优控制策略。该策略先使多足球机器人系统的每个成员与目标点之间通过基于模糊控制的人工势场法各自生成一条理想的避障轨迹,计算每条轨迹到达目标点的路程。将路程与机器人的速度输入到改进的WTA模型,决策一个最优的机器人赢得此抢球任务。与前人解决此问题的方法进行对比,采用改进WTA模型的机器人收敛速度更快,抗干扰性更强,能更快更平稳的到达目标点。