基于蒙特卡洛树搜索的仿真足球防守策略研究

摘要

针对Robocup仿真足球比赛中本位点区域化跑位的局限性,在三角剖分的阵型设计基础上将蒙特卡洛树搜索算法引入2D仿真中,将球员智能体在球场上的状态定义为博弈树节点,将双方球员的动作选择视为节点间的状态转移,对于球队的防守任务建立蒙特卡洛树模型.利用极坐标方式对球场进行区域分割,结合Q学习与蒙特卡洛树搜索中的信心上限树算法(Upper Confidence Bound Apply to Tree of Monte Carlo)进行球队训练,将训练结果的动作评估值用于优化比赛代码,使得球队的防守能力得到了较大程度的提升.