控制理论与应用

作者：王臆淞,赵铭慧,张雪波

单位：南开大学 人工智能学院机器人与信息自动化研究所,南开大学 人工智能学院机器人与信息自动化研究所,南开大学 人工智能学院机器人与信息自动化研究所

关键词：无人系统智能对抗; 兵棋推演; 海空联合作战; 智能控制; 多智能体强化学习

基金：国家自然科学基金项目(62293510, 62293513), 天津市杰出青年科学基金项目(19JCJQJC62100), 中央高校基本科研业务费项目资助.

在复杂的海空联合智能博弈环境下, 博弈环境态势信息高维且动态变化, 对实现异构作战单元协同决策提出了巨大挑战, 且当前现有算法多数存在维数爆炸, 泛化性差的问题. 因此, 如何通过有限的博弈环境态势信息, 实现异构作战单元协同决策, 是亟待解决的难题. 为此, 本文提出了能全面有效地表征博弈环境态势信息、指挥控制异构作战单元、引导算法训练方向的海空联合智能博弈问题的形式化建模方式. 其次, 提出了ASM2海空联合博弈算法, 该算法以MAPPO分布式多智能体博弈算法为基础, 设计了嵌入Elo评分系统的多对手多智能体训练框架, 提升了模型的泛化能力. 最后, 在兵棋推演仿真平台进行了验证测试, 结果表明所提算法训练后的模型能有效应对多种不同专家对手策略, 具有较好的可行性和泛化能力, 能够推动未来复杂无人装备作战对抗能力的提升.

来源：2025年第7期

《控制理论与应用》期刊编辑部

查看控制理论与应用杂志2025年第7期