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题名一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法
被引量：14
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作者
文永明
石晓荣
黄雪梅
余跃
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机构
北京控制与电子技术研究所
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期504-512,共9页
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文摘
针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题,提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法。首先,针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题,结合集中式和分层式架构的优点,设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构,可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能;其次,针对轨迹规划序贯决策的稀疏奖励难题,设计了基于轨迹构造的一步式动作空间设计方法,可加快策略网络收敛速度;再次,针对强对抗条件下的场景不确定难题,基于无人机集群红蓝对抗仿真平台,设计了基于多随机场景的红蓝博弈训练方法,可增强策略网络的泛化性;最后,通过与传统方法、集中式架构方法和分层式架构方法进行对比,验证了此方法的有效性和先进性。
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关键词
深度强化学习
智能决策
无人机集群对抗
协同目标分配
突防轨迹规划
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Keywords
Deep reinforcement learning
Intelligent decision-making
UAV cluster countermeasure
Cooperative target assignment
Penetration trajectory planning
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分类号
V249.1
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究
被引量：2
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作者
杨书恒
张栋
任智
唐硕
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机构
西北工业大学航天学院
西北工业大学空天飞行器设计陕西省重点实验室
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出处
《无人系统技术》
2022年第5期51-62,共12页
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基金
国家自然科学基金(61903301)。
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文摘
针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。
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关键词
无人机集群对抗
多智能体强化学习
MACA
DQN算法
MADDPG算法
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Keywords
UAV Swarm Confrontation
Multi-agent Reinforcement Learning
MaCA
DQN Algorithm
MADDPG Algorithm
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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