多机器人足球比赛，作为分布式人工智能研究领域的典型问题，近年来受到大家的关注。机器人足球涉及多个研究领域，而仿真平台的机器人足球研究则使研究者的注意力集中在多机器人足球这一动态不可预测环境中，单个机器人Agent的决策与推理，以及整体球队的协作配合上。 本文主要研究机器人足球仿真比赛系统的球员策略动作与球场策略问题。主要工作包含以下内容： (1) 从单个球员的动作和球队的协作配合入手，本文实现了球员的主要策略动作，提高球员的技战术能力。 (2) 为机器人球员提供了有限确定的动作集合，每一个球员Agent根据系统分配的角色任务，通过决策系统的推理选择合适的动作。同时，在考虑球员体力模型的基础上调整同构球员的角色分配策略，使球员的体力得到更好的恢复与使用。 (3) 运用粒子群算法的多目标优化处理防守多个进攻球员时的跑位问题，以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势，加强对对方进攻的破坏能力。 本文在多机器人足球仿真平台的环境中，安排了三次实验，分别对以上的内容进行检验，统计数据显示球员的部分技战术水平、体力安排和防守能力都有所提高。