机器人足球人工智能算法分析

，现在来总结一下：

设计机器人足球的时候，可以使用轮循的方法，挨个处理22个队员和1个球。一般情况下，处理方法也就是：通过原来的坐标和事先确定的方向、速度，计算新的坐标。当计算完所有物体的新坐标后，刷新屏幕，以显示出动画效果。

每隔一段时间（或者若干次后），允许计算机对每个物件作出特殊操作（踢球、传球等），这些特殊操作的本质就是改变23个物体的速度和方向，使接下来一段时间物体的运动轨迹产生变化。

做特殊操作时，可以按照球员序号遍历。针对每个球员需要做的事情是：

1.计算这个球员离球有多远。超过一定距离，就随意处理（比如上面提到的，用随即函数确定这个人是向球跑还是停止）

2.离球近的话，再查询球周围有没有离球更近的球员（考虑到时间复杂度，不推荐真的去遍历整个球场，而是维护一张表，用来记录每个球员当前和球的距离）

3.如果有对方球员离球更近，则可选的操作有：更加靠近、抢断、等等（我不太懂足球，不知道还有什么操作）。可以用随机数来确定执行的操作

4.如果有己方球员离球更近，则可以断定此人正在带球，此时可选的操作是：向他移动准备接应、向对方球门移动准备接传球进攻

5.如果当前没有其他球员离球更近，那此时可以断定该球员正在带球。此时需要考察周围安全距离内有没有对方球员，有没有己方球员，离球门多远等等问题，并作出传球、射门、盘带等等操作（没必要真的计算其他人跟自己的距离。由于此时离球近，可以忽略不计。完全可以用其他人离球的距离来代表。具体原理，踢场球就知道了:)）。这些操作比较简单，只要用一些选择语句就可以了。有多种操作可供选择的时候，可以用随机数来确定。球员的各种属性都可以影响随机数的取值。

除此之外，还有一些例外操作：比如当出现运动员跑着跑着出线、相撞、碰到球等情况，此时即使还没有到例行的处理特殊操作的时候，但也必须立即针对涉及的球员执行特殊操作，否则不真实、不合理的。

最后我们来谈一下球员和球的数据结构

球员：
{
方向/速度/当前坐标....
传球()/踢球()/射门()/接球()/抢断()....../跑动()
计算新坐标()
}
足球：
{
方向/速度/当前坐标....
计算新坐标()
friend:
球员::传球()/踢球()...... //或者做一个改变方向/速度的接口，让球员中的函数能调用这个接口
}

除此之外，还需要一些表，维护诸如每个球员离球的距离等信息，方便各种处理。另外还有一些细节，可能是做游戏必须的，但由于相对来说比较简单，所以在这里就不多分析了。

由于精力有限，我工作、学习的压力比较大，所以上述算法并没有实现。我写这篇文章，是试图分析出即时战略游戏的一般设计方法。当然，我只是一个编程的初学者，所有的分析又都是我的个人看法（没有看过相关文章）；并且我不是专门做游戏的，不可能将机器人足球的人工智能分析的如同EA的开发人员那么彻底。所以我的分析可能很粗糙，甚至有很多错误。如果能对大家有一点启发，我非常欣慰。当然，我更希望大家指出我的错误看法，让我能逐步提高自己的水平。