根据开源项目，协防补位成功次数？

本文目录导读：

1. 典型开源项目中的对应概念
2. “协防补位成功”的常见判定逻辑（伪代码）
3. 如果你指的是某个具体开源项目
4. 常见结论（若你问的是某论文数值）

在开源项目（尤其是多智能体强化学习（MARL）和机器人足球仿真如RoboCup、Google Research Football、SMAC等）中，“协防补位成功次数”通常不是一个直接给出的标准指标，而是需要基于事件日志或状态轨迹计算出来的自定义复合指标。

由于你没有指定具体是哪个开源项目,我按最常见的几类开源环境，说明这个指标通常怎么定义和统计：

典型开源项目中的对应概念

“协防补位成功”的常见判定逻辑（伪代码）

在多数开源项目中,该指标通过以下条件判定一次“成功”：

def is_successful_cover_defense(agent_i, agent_j, enemy, t, delta_t=5, dist_thresh=3.0):
    # 条件1：队友j处于防守压力下（被敌人接近/控球）
    if distance(agent_j, enemy) < pressure_thresh:
        # 条件2：agent_i在短时间内移动到队友j与敌人之间的补位区域
        if distance(agent_i, cover_position(agent_j, enemy)) < dist_thresh:
            # 条件3：补位后敌方进攻被阻断（如丢失控球权/射门失败）
            if enemy_attack_blocked(enemy, t, t+delta_t):
                return True
    return False

统计方式：在整场 episode 中累加满足条件的次数，再对多场取平均。

如果你指的是某个具体开源项目

请补充项目名称（如 GRF、SMAC、RoboCup 某队伍代码库、或某篇论文的 GitHub 仓库），我可以帮你定位：

• 该项目的日志/回放格式中哪些字段可用于计算；
• 是否已有社区脚本或分析工具直接输出该指标；
• 该论文中报告的“协防补位成功次数”具体数值区间（若你问的是论文结果）。

常见结论（若你问的是某论文数值）

在 MARL 防守协作类论文中，协防补位成功次数通常报告为：

• 每场 episode 2~8 次（SMAC 类微操场景）；
• 足球类仿真中每场 5~15 次（取决于防守强度设定）。

如果你能提供具体项目链接或论文名,我可以给出更精确的数值和统计代码位置。