Robocup 2D 的学习

**关于robocup2d学习比赛基本流程
由 SoccerServer 控制的比赛流程分为以下步骤
（1） 裁判启动仿真平台。（可以利用 rcsoccersim 同时启动 SoccerServer 和 SoccerMonitor）
（2） 双方启动各自的 12 个 Client 程序（一般为 11 个球员智能体和 1 个教练智能体）与
平台连接。
（3） 准备完成后，裁判按下 Kick_off 按钮开始上半场 3000 周期的比赛（为实际时间的 5 分钟）。
（4） 上半场结束，SoccerServer 暂停比赛。
（5） 在下半场比赛开始之前，每个 Client 使用 reconnect 命令重新连接 SoccerServer。
（6） 下半场结束，比赛自动停止。
（7） 若比赛为平局，则进入上下半场各位 1000 周期的加时赛，当加时赛仍未平局时，则进入双方互射单刀球形式的“点球大战”决出最后胜利者**代码解读：***
现在代码基本上是基于agent或者yushan或者miracle底层代码编写；
agent2d底层代码目录
rcsc:
rcsc/action 动作类（重点）
rcsc/ann 人工神经网络类 （目前写出来的不多，如yushan、Apollo等）
rcsc/coach 在线教练类
rcsc/common 公共的类
rcsc/formation 一些阵型类（agent2d只使用了DT跑位） **关于跑位的知识：**
(  在 RoboCup 足球仿真比赛中，设计者借鉴人类足球的知识，
引入阵型的概念，使场上球员位置分布更合理，合理规划球队阵型也是设计初期显著提高球队
水平的方法之一。仿真环境下，球员通过跑位和合作保持阵型的稳定性。和现实比赛相似，
RoboCup 仿真比赛中常见的阵型由 442、433、424、532、352 等。在比赛中，球队的阵型可以
动态调整，在这个问题上，有三种基本策略：（1） 固定阵型：在最初阵型设计中定义好阵型，球员严格按照此跑位，保持不变。（2） 实时调整：根据场上时间或情况，通过全体球员都能够接收的信息实时变化调整阵
型，如：根据比分变化调整，根据时间段调整，根据己方球员体力及对方位置的改变进行调整。
*个人认为这是目前最为可靠的（没有编写智能体的情况下）都知道智能体现在大多采用学习对方的策略在进行规划的，而这个的定义很有可能在新定义跑位时干扰对方的智能学习*（3） 通讯协调 ：由场上某一重要队员决定调整，并通过发送信息的方式告知全部队友。后两种调整都改变球员的内在状态，实时调整的触发机制和通讯协调的通讯协议都是预先定义好的。在实际的比赛中，球员的跑位需要有一定的灵活性，要求能够适应场上一些不同情况。我们以 CMUnited 球队为例，介绍他们在研究中对于这个问题的三种方法：
**个人认为这是需要具有一定智能体才能实现，目前更可靠的是（2)号方案。**a) 对手盯防：根据关门协议，给不同角色的球员分配不同的对手球员进行盯防，活动范
围不再仅仅依赖所安排的区域。
b) 基于球的跑位：根据球位置的实时变化，调整球员的跑位。
c) 基于吸引子和排斥子的策略跑位（strategic position by attraction and repulsion，SPAR）
将场上跑位的相关概念形式化，通过某种原则计算决定跑位。这种方法主要考虑非持球队友的
跑位配合。
CMUnited 球队基于角色进行阵型描和现实足球有着很好的相似性和适用性，并取得了很
好的成果，之后的许多站位的实现实际上都是在 CMUnited 球队工作的基础之上完成的。)rcsc/geom 一些几何类 rcsc/net 一些与server交换数据的类 rcsc/param 一些参数类 rcsc/player 一些球员类（重点）rcsc/time 时间类（一般用不到）rcsc/trainer 一些离线教练类
rcsc/util game_mode math versionsrc:
以bhv开头的都是在各种情况下的动作执行类（重要） 以role开头的都是角色类 以sample开头的都是示例，可以模仿其结构修改代码 以intertion开头的是意图类 以neck开头的是转脖子动作chain_action动作链，核心data/formations-dt 阵型文件(重要)
*可以参考上面跑位的策略进行更改***球员决策流程**
//关于这个流程推荐这个网站（写的详细但是有点乱）https://www.tceic.com/1ilgj0g1284gi850gj02423h.htmlAgent2D底层执行的过程如下：
先由Main()函数开始，首先是一些环境变量设置，启动球员类。
进入BasicClient 类中，执行Run() 函数，RunOnline()【跑位控制】 调用 PlayerAgent 类的 HandleMessage () 函数处理获得的信息，HandleMessage () 函数调用在 PlayerAgent 类中的 Action() 函数进行动作决策和Server参数的解析parse()函数。在Action()函数中依次执行ActionImpl()函数DoArmAction()函数DoViewAction()函数DoNeckAction()函数CommunicationImpl()函数其中ActionImpl()函数是主要的决策函数的框架。基于球员在场上的角色（Role）以及场上位置（Home_Position），执行相应的Role策略，这种基于角色的策略增加了球员的灵活性，使不同类型的球员具有不同的策略，对于球场动态环境具有更强的自适应性。
每个球员的决策流程从 sample_player.cpp 中的 actionImpl() 函数开始。
***最主要的是球员的跑位跟断球的策略（个人这么认为）***

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