基于深度强化学习的无人机集群协同作战决策方法

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在无人机(UVA)群攻击地面目标时,无人机群分为两个编队:主攻目标的打击型无人机群和牵制敌方攻势的辅助型无人机群。当辅助型无人机在选择激进进攻或保存实力这两种动作策略时,任务场景类似于公共物品博弈,合作者的收益小于背叛者。首先,通过建立基于公共物品博弈的无人机群作战模型,模拟智能化无人机群在合作中个体与集体间的利益冲突问题;然后,利用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,求解辅助无人机群最合理的作战决策,以最小的损耗代价实现集群胜利。在不同无人机数量情况下训练对比实验,对比IDQN(Independent Deep Q-Network)、IDDQN(Integrated Double Deep Q-Network)、ID3QN (Imitative Dueling Double Deep Q-Network)这3种算法的训练效果。实验结果表明,所提算法的收敛性最好,且在4架辅助型无人机情况下胜率可达100%,在其他无人机数量情况下也明显优于对比算法。
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