机器人足球是足球运动与机器人学等高新技术结合的产物,它的远景目标之一是使机器人足球队战胜人类世界冠军足球队。机器人足球系统主要包括机器人小车、视觉、决策和无线通讯四个子模块。决策模块是球队的大脑,对整支球队的表现起着决定性的作用。机器人足球队策略确定的方法多种多样,目前有专家系统、案例学习、再激励学习和进化算法等多种方法。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法,可用于复杂系统优化计算的鲁棒搜索算法,特别适用于组合优化问题,而且该算法不需要人工干预,能自动地寻找问题的最优解。遗传算法的特性,使得将其应用于对机器人球队策略的训练成为可能。本文给出一种应用基本遗传算法对机器人足球队策略进行训练的方法,详细叙述了在基本遗传算法应用过程中的参数选择,适应度评价,策略划分,染色体编码方法,并给出算法的主要流程。在此基础上,本文将阐述基于基本遗传算法的策略训练软件的设计以及实现,包括制定的期望目标,对环境以及工具的选择,界面,软件构架以及属性浏览特性的设计与实现。