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作者：杨绍卿;左源;邓宝松;
单位：军事科学院国防科技创新研究院智能博弈与决策实验室;
摘要：针对异构无人集群作战过程中的任务分配问题，提出一种基于分布式演员-评论家（actor-critic）强化学习网络的任务分配方法。设计由transformer与Deep LSTM网络构成的编码模块对输入态势进行预处理编码；采用LSTM作为动作模块，并使用网络级联方式实现复杂动作解耦，对异构作战单元实现动态任务指派；使用线性感知机组成评价模块输出状态价值。仿真实验表明，提出的方法能够有效地实现异构无人集群的作战任务分配，具备良好的实用性与适用性。
关键词：任务分配;;无人集群;;强化学习;;推演仿真
基金资助：军队装备综合研究基金资助项目
