基于群体轨迹预测与MASAC的多无人机对抗方法研究

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多无人机群体对抗将会在未来战争中发挥重要的作用,为了形成有效的多无人机对抗策略,本文建立了多无人机对抗的仿真平台,采用基于群体轨迹预测与多智能体软演员评论家(Multi Agent SoftActor Critic,MASAC)算法的分层学习框架,研究多无人机的对抗策略。本文围绕对抗过程中轨迹预测问题,提出了群体轨迹预测算法,采用核心网络提取全局行为交互信息,个体网络分别预测目标未来轨迹;针对对抗学习算法,设计了MASAC多智能体强化学习算法,通过最大化累计奖励与策略熵改进对抗策略。最后在多无人机对抗仿真平台下进行仿真验证,结果表明该算法相比于MASAC、MADDPG算法具有更快的收敛速度,并且在回合步数与回合奖励上有较高的提升。
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