多智能体群智博弈策略轻量化问题

曾隽芳 牟佳 刘禹

人工智能技术的升级发展及应用普及,正在推动未来战争作战环境的复杂性和作战样式的多样性,许多国家把智能化无人作战技术列为其军事科技的重要发展方向[1-2].对于状态空间趋于无限的陆海空天战场态势而言,如何最大化地获取战场信息,并针对不完全博弈对抗信息进行有效态势分析,从而快速自主制定作战方案尤为重要.随着任务复杂性和多样性,单个无人作战单元难以满足任务需求,通过多个智能体作战单元协调工作构成集群系统,可以更好地适用不同任务的要求.多个智能体集结而成的系统,不仅仅是无人作战单元数量上的扩充和功能上的简单相加,而是在统筹协调下有机地集成到一个系统之中,高度融合、整体联动,实现群智感知、群智认知、群智决策和作战协同.

在多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)如导弹集群、无人机群的协同作战场景中,运用智能博弈方法,构建多种武器装备协同作战体系,可以提高在复杂战场环境中的自适应任务规划以及群智决策能力.军事博弈对抗具有多场景、多目标、多层次、多要素的特点,而且战场信息不完全,基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL),能够有效解决高动态、不确定性及复杂战场环境下的多智能决策问题[3],目前在感知、认知、决策、控制等领域得到了广泛关注[4].智能体之间的交互分合作和对抗两种,比如对于导群群智决策,研究导弹间的飞行协同和任务协同,从多智能……