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在Robo Cup Keepaway任务训练中,传统手工抢球策略的主观性强,对训练情形变化的适应性差,导致抢球球员任务完成时间长、抢断成功率低。针对这一问题,将强化学习应用于Keepaway中抢球球员的高层动作决策。通过对抢球任务特点的分析,合理设计了抢球球员强化学习模型的状态空间、动作空间及回报值,并给出了抢球球员的强化学习算法。实验结果表明经强化学习后,抢球球员能够根据比赛情形做出更客观的决策,决策效果显著优于手工策略。对于4v3和5v4规模的典型Keepaway任务,抢球球员采用学习后的策略决