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ASM^(2):面向海空联合场景的多对手多智能体博弈算法
1
作者
王臆淞
赵铭慧
张雪波
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第7期1275-1284,共10页
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...
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.
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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
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题名
ASM^(2):面向海空联合场景的多对手多智能体博弈算法
1
作者
王臆淞
赵铭慧
张雪波
机构
南开大学人工智能学院机器人与信息自动化研究所
出处
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第7期1275-1284,共10页
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。
文摘
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.
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
Keywords
intelligent confrontation of unmanned systems
wargame
air-sea joint operations
intelligent control
multi-agent reinforcement learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ASM^(2):面向海空联合场景的多对手多智能体博弈算法
王臆淞
赵铭慧
张雪波
《控制理论与应用》
北大核心
2025
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