ICM机制驱动下改进MATD3算法的巷战多智能体持续阵位演化策略OA
针对巷战复杂动态环境下多无人车协同围捕机动目标的核心挑战即在高动态约束与多智能体协同耦合的复杂场景中,如何实现自适应的持续阵位演化问题,提出一种基于ICM驱动A-C机制的多智能体持续阵位演化策略。该方法摒弃静态阵位思路,建立“阵位初始化-路径规划-阵位演化”的动态闭环流程。在MATD3算法的基础上,引入ICM机制驱动目标阵位实时演化,实现阵型随目标移动、据环境变化的闭环自适应优化。仿真结果表明,该策略在逼真巷战场景中训练收敛效果良好,显著提升了UGVs协同围捕的成功率和效率。
刘单骁;阳周明;赵建文;史国凯;卢宇彤
北方自动控制技术研究所,太原030006北方自动控制技术研究所,太原030006陆军装备部驻北京地区军事代表局驻太原地区第二军事代表室,太原030000北方自动控制技术研究所,太原030006北方自动控制技术研究所,太原030006
信息技术与安全科学
巷战空间多智能体A-C机制ICM机制协同围捕阵位演化
《火力与指挥控制》 2026 (6)
P.122-131,141,11
国防基础加强领域基金资助项目(2023-JC××-××-0352)。
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