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作者：马宇;安豆;林熙祥;赵建福;张光华;牛鸿敏;
单位：长安大学电子与控制工程学院;西安交通大学自动化科学与工程学院;
摘要：针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题，以提高决策算法效率为目标，构建了多智能体分层决策架构，提出了智能协同控制方法。首先，将飞行器作为智能体构建协同控制模型；其次，采用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决观测信息不全问题；然后，针对博弈环境多变和学习成本问题，提出基于集中训练分布执行的分层双时延策略梯度强化学习方法，融合有模型(model-based)与无模型(model-free)机制高效利用现有博弈环境的演化模型；最后，在分层智能决策框架下，进行典型多飞行器博弈及千次多场景的仿真验证。结果表明，新方法有效解决多飞行器协同控制问题，相较于多智能体强化学习算法MAPPO和QMIX,训练时间分别减少了51.03%和79.03%,算法效率(累积回报)分别提升了37.51%和58.73%,规避机动成功率分别提高了17.63%和39.79%。
关键词：智能决策;;多飞行器智能协同控制;;分层决策;;强化学习
基金资助：国家自然科学基金资助项目（62173268,62103318）;; 陕西省自然科学基金资助项目（2021JQ-288）
