MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】Tiki-taka算法(TTA)(附MATLAB代码实现)

前言

Tiki-Taka战术体系曾经帮助西班牙国家队及巴塞罗那俱乐部取得了巨大的成功。然而，在2018年世界杯西班牙全场传球1100余次（职业比赛场均传球500次左右，西班牙场均800次左右）却被控球率只有20%的俄罗斯淘汰后，人们开始意识到大量机械的传球不但会让球迷觉得枯燥乏味，也越来越难为球队获得胜利。 

极致攻守算法（Tiki-Taka Algorithm，TTA）由Mohd Fadzil Faisae Ab. Rashid于2020年提出，该算法受tiki-taka 足球风格的短传、球员定位和保持控球的特点所启发。其旨在控制控球权并利用其战术优势击败对手，TTA算法新颖高效。
Tiki-taka 战术以全攻全守为基础，战术理念的核心是控制球权。控球是足球比赛的重要 内容，球队通过控球来实现战术目，而传接球是实现控球的纽带。传球是足球比赛中最 重要的互动形式，是串联球员、完成团队进攻的主要手段。比赛中球员之间通过传球产 生联系，形成了一张错综复杂的传球网络，就如同社会关系网络。以社会网络为视角， 运用社会网络分析的手段，考察球队在比赛中球员的传球关系。对传球网络的个体网、 局部网、整体网结构进行定量分析，从而揭示球队的传球特点、传控特征、团队核心、 传球路线、战术策略等；克服以往研究对传球频次、传球方式、传球方向、传球成功率 等技术指标研究的局限，或将传球频次作为综合评价内容、评价模型分析等。

算法原理

随着石油、煤炭、天然气等不可再生能源的快速枯竭，以及空气环境的