Actor-Critic框架下的多智能体决策方法及其在兵棋上的应用

将人工智能应用于兵棋推演的智能战术兵棋正逐年发展,基于Actor-Critic框架的决策方法可以实现智能战术兵棋的战术行动动态决策。但若Critic网络只对单算子进行评价,多算子之间的网络没有协同,本方算子之间各自行动决策会不够智能。针对上述方法的不足,提出了一种基于强化学习并结合规则的多智能体决策方法,以提升兵棋推演的智能水平。侧重采用强化学习对多算子的行动决策进行决策分析,并结合产生式规则对战术决策进行规划。构建基于Actor-Critic框架的多算子分布执行集中训练的行动决策模型,对比每个算子互不交流的封闭式行动决策学习方法,提出的分布执行集中训练方法更具优势且有效。

协同空战与多智能体强化学习下的关键问题

自从协同作战的概念提出后,各军事强国在协同空战领域均取得了重大进展,协同成为提升作战能力的倍增器。近数十年来,作为解决序列问题的现代智能方法,强化学习在各领域高速发展。然而,面对高维变量问题时,传统的单智能体强化学习往往表现不佳,多智能体强化学习算法为解决复杂多维问题提出新的可能。通过对多智能体强化学习算法原理、训练范式与协同空战的适应性进行分析,提出了协同空战与多智能体强化学习的未来发展方向,为更好地把多智能体强化学习应用于协同空战提供思路。