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分布式人工智能是人工智能的一个分支，已经成为当前的研究热点。而对分布式人工智能最为有效的求解方式是基于Agent技术的建模。Agent建模主要是设计合适的Agent结构，通过学习或其他方法得出Agent的智能，最后使用一定的协调方法和规划达到Agent之间的协作。本文在基于Agent、MAS的理论基础上设计了一个实际能够使用的MAS系统—Robocup仿真球队。该MAS系统充分考虑了系统的实时性和噪音，系统设计的每个Agent具有合理的结构和相当的智能性并且能够根据环境做出比较协调的协作动作。在本文中，首先介绍了典型的Agent结构和MAS模型和仿真机器人足球的一些主要模型：设计了一个分层的Agent结构—HfutAgent，通过机器学习算法实现了Agent的个体智能；最后结合足球领域专家的知识实现了Agent间的协作，其中使用了Robocup中一个典型的协作方法-SBSP，设计了一个通过强化学习的方法来达到Agent之间的局部协作，把基于效用的对策论方法引入了HfutTeam的进攻体系和防守体系中。