文章从功能分析、结构设计、软件实现三个层面，逐步求精的设计实现混合的Agent体系结构，规划各模块的功能和接口，并解决Agent与Server的同步问题。 介绍底层通信器、感知器、执行器的实现。 第五章使用类图设计世界模型的结构，设计更新算法融入各种感知信息和动作 预测，依据基本信息推导出一些球场状况判断函数为高层决策所用。 介绍了建立四层动作模型，采用解析计算法实现多种个人技术动作，如跑位、 截球、传球、带球、射门、守门等。-Articles from functional

boost_1_47算法包，包括各种实用的图论算法等等。more specific to its use for documenting the Boost C++ libraries-boost_1_47 algorithm package, including a variety of practical graph algorithms, and so on. more specific to its use for documenting the Boost C++ libraries

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。本代码提供生成决策树的算法。(A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including c