一种基于强化学习的足球战术决策指导方法及系统

本发明属于智慧足球训练领域，具体涉及一种基于强化学习的足球战术决策指导方法及系统。

背景技术：

1、足球作为世界上最受欢迎的体育运动之一，其比赛策略和战术决策的重要性不言而喻。传统的足球训练方法往往依赖教练的经验和直觉，缺乏科学性和个性化。此外，现有的足球训练系统往往忽略了对球员生物指标数据的实时监测和分析，导致训练效果和比赛表现无法达到最优。

2、随着科技的发展，数据分析和机器学习在足球战术分析中的应用日益增多。特别是强化学习，作为一种能够通过与环境的交互来学习最优策略的机器学习方法，已经在游戏、机器人控制等领域显示出巨大的潜力。目前有提出足球队训练算法（ftta），这是一种新的元启发式优化算法，模拟了训练环节的三个阶段：集体训练、团体训练和个人额外训练。ai技术的应用，如对球员的个人数据进行深入分析，制定真正个性化的训练方案，实时监测球员在训练中的表现，及时调整训练强度和恢复策略。尽管现有技术如ftta和ai技术在足球训练中取得了进步，但它们可能缺乏对足球训练特定需求的深入理解和定制化解决方案。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，旨在将强化学习技术应用于足球战术决策，通过实时数据收集和分析，为教练员和球员提供科学的决策支持，提供一种基于强化学习的足球战术决策指导方法，从而提高比赛的水平和球队的竞争力。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于强化学习的足球战术决策指导方法，包括：

3、获取待分析数据；

4、所述待分析数据包括球员运动数据、足球运动数据、球员身体监测数据；

5、对所述球员运动数据、足球运动数据进行清洗；

6、对清洗后数据进行特征提取，获取球员运动模式数据、球运行轨迹数据和传球阵型变化数据；

7、构建深度学习模型，将提取后所述球员运动模式数据、球运行轨迹数据作为输入量输入所述深度学习模型，所述深度学习模型基于mcts强化学习算法生成决策指导策略；

8、基于球员身体监测数据和对手对抗性因素优化所述决策指导策略。

9、进一步的，对所述球员运动数据、足球运动数据进行清洗方法包括：

10、使用算法识别清洗去除所述待分析数据中的错误数据，所述错误数据包括由于非比赛时间段或由于技术故障产生的错误数据。

11、进一步的，对清洗后数据进行特征提取方法包括：

12、使用轨迹聚类算法对清洗后的数据进行特征提取，步骤包括s101,标准化数据点:

13、式中，为原始数据点，为所有数据点的平均值，为标准差；

14、s102,从所述标准化数据点中构建特征向量式中，为特征提取函数；

15、s103,应用聚类算法将所述特征向量分组，每个组代表一种模式，设为所有特征向量的集合;

16、s104,根据聚类结果，识别模式：

17、球员运动模式：；

18、式中，为第i个聚类中心；

19、球的运动轨迹：；

20、对提取的轨迹进行优化，则优化后的轨迹；

21、s105,基于arima模型进行时间序列分析，预判对手潜在动作：；

22、式中，是时间t的观测值，c为常数项，是误差项，和是模型参数；

23、s106,分析阵型变化，基于图论中的节点度评估球员之间互动：式中，是节点i的度，是节点i和j之间的连接权重。

24、进一步的，所述构建深度学习模型方法包括：

25、s201,建立mcts搜索树，

26、节点代表对战状态，边代表可能的动作；

27、s202,选择，

28、从根节点开始，递归地选择子节点，直到达到叶节点，选择过程基于ucb公式：

29、；

30、式中，s为当前状态模式，a为当前状态下可能的动作，u(s,a)为在状态s下采取动作a后的效用函数，是最优策略，a 是所有可能的动作集合；表示在状态s下采取动作a后的平均回报；是状态s被访问的总次数；是在状态s下采取动作a的次数，c为可调整的探索参数，用于平衡探索和利用；

31、s203,扩展,在叶节点添加一个或多个未探索的子节点；

32、s2o4,仿真,从新的叶节点开始，进行模拟对战，直到达到预定的深度或对战结束；

33、s2o5,回溯,根据仿真结果更新从叶节点到根节点路径上的节点的统计信息，最终输出完成回溯的最优策略。

34、所述深度学习模型包括用于预测动作的策略网络和用于评估状态的价值网络；

35、所述策略网络输出动作的概率分布：

36、式中，是在状态s下采取动作a的概率，

37、所述价值网络评估状态的价值：

38、式中，v(s)是状态s 的预期回报r。

39、进一步的，所述基于球员身体监测数据和对手对抗性因素优化所述决策指导策略方法包括：

40、s301,基于身体监测数据集合化形成生物指标数据集合，并设定策略评估函数；

41、s302,增加对抗性因素，基于对手潜在动作和球员之间互动来预测对手的进攻和防守节奏，使模型能够在考虑球员身体状态和对方反应的同时优化我方策略：

42、；

43、

44、式中，b为生物指标数据集合，b是集合中的一个生物指标；为当前策略，为策略评估函数，是所有可能的策略集合；b 是生物指标数据集合，是评估生物指标 b对于球员表现的函数, 是生物指标 b 的权重，表示其在总体评估中的重要性；

45、f为基于对手潜在动作和球员之间互动融合的对抗性因素，

46、；

47、是对抗性因素f的权重，和是调整预测趋势和球员互动对整体战术决策的影响系数； 策略 评估产生的效用函数； 动作a的权重。

48、本发明还提供了一种基于强化学习的足球战术决策指导系统，包括：

49、数据收集单元，用来采集球员运动数据、球运动数据及球员身体监测数据；

50、无线传感器传输网络，用于实时传输所述数据收集单元采集的数据到数据处理单元；

51、所述数据处理单元对收集到的球员运动数据、球运动数据进行清洗和特征提取；

52、决策评估单元，所述决策评估单元用于预测动作和评估状态，基于drl模型和mcts强化学习算法，对传球和射门路线进行战术决策评估，生成决策指导策略；

53、策略优化单元，所述策略优化单元结合球员的身体监测数据和对手对抗性分析，基于生物指标数据集合和对抗性因素，对所述决策指导策略进行优化生成最优决策指导策略；

54、通信单元，用于发送所述最优决策指导策略。

55、进一步的，所述数据收集单元包括gps定位器、加速度传感器、速度传感器、摄像头、心率检测器及体温检测器。

56、进一步的，所述数据处理单元使用轨迹聚类算法和arima模型进行数据分析和预测，识别球员运动模式、球的运行轨迹和传球阵型变化数据。

57、进一步的，所述决策评估单元包含策略网络和价值网络，用于预测动作和评估状态。

58、进一步的，所述通信单元设置多个无线通信终端，用于每个球员和教练员接收最优决策指导策略。

59、本发明的有益效果是：

60、（1）提高作战效率：通过实时收集和分析数据，能够为球员提供针对性的作战建议，从而提高作战效率；

61、（2）增强比赛表现：个性化最优踢球策略能够帮助球员在比赛中做出更好的决策，提高比赛表现；

62、（3）减少受伤风险：通过监测球员的生物指标数据，可以预防过度训练和及时发现潜在的健康问题，从而减少受伤风险；

63、（4）科学备战：结合模拟训练环境和实际比赛数据，可以帮助教练团队科学地制定比赛策略；

64、（5）个性化训练计划：根据球员的身体条件和技术特点，制定个性化的训练计划，更符合球员的个人发展需要。