国际人工智能协会组织的机器人世界杯RoboCup（The Robot World Cup Soccer Games and Conferences）仿真比赛系统，是人工智能和机器人研究的一种集中表现，它的仿真比赛融合了决策与对策、神经网络、人工生命与智能控制等学科内容，是研究多智能体的一个很好的平台。 这篇论文首先介绍了多智能体系统，同时回顾了机器人足球世界杯的以往赛事，随后又给出了其仿真系统及其主要模型。而本论文的研究主要都建立在UvA_Trilearn₂003的基础上，除了对其结果的诸多改善外，我们做的主要工作如下： 给出了Agent具体的组织结构； 针对Winglet2005的特点设计了Agent的详细流程； 借用BP算法的思想设计了一种新的传球策略； 给出了决策树在不同角色下的具体的实现； 提出了一种具体的Agent消减算法，并在其基础上实现非通讯多Agent之间的协作； 设计了一个完整的战术库，并给出了战术库的具体实现。 本文所完成的工作，都在Winglet2005仿真球队中进行了实现，并对其进行相应的实验，同时证明了相关方法的可行性和有效性。 最后还对当前的工作做了简单的总结，并展望了将来的工作。希望能够给类似的研究和工作提供一定的参考。