基于强化学习的无人机集群对抗策略推演仿真

无人机集群在军事战争、公共安全和商业领域的应用越来越广泛，但在复杂多变的对抗环境下，制定高效的策略仍然是一个挑战。为使无人机集群能够自主学习和适应对抗环境的变化，提高任务执行的效率和成功率，提出一种基于值分解的多智能体强化学习算法框架，在仿真平台模拟不同对抗场景下的无人机集群行为，通过强化学习算法，培养无人机集群在不同情境下做出决策的能力，以实现任务目标的最优化。讨论不同强化学习算法在无人机集群对抗策略中的应用和性能比较。实验结果表明，该算法在多种集群对抗环境下均表现出良好的效果，展现出其在军事无人机集群对抗中的有力支持。