基于多智能体深度强化学习的体系任务分配方法

摘要：

为了应对在未来复杂的战场环境下,由于通信受限等原因导致的集中式决策模式难以实施的情况,提出了一个基于多智能体深度强化学习的分布式作战体系任务分配算法,该算法为各作战单元均设计一个独立的策略网络,并采用集中式训练、分布式执行的方法对智能体的策略网络进行训练,结果显示,经过学习训练后的各作战单元具备一定的自主协同能力,即使在没有中心指挥控制节点协调的情况下,依然能够独立地实现作战任务的高效分配.

关键词：多智能体系统、深度强化学习、体系架构、体系设计

所属期刊栏目：9

分类号：TP391;TP242;V279

在线出版日期：2023-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：93-102