DRG-MAPPO：面向协同空战的分层动态角色图多智能体强化学习
该研究提出 DRG-MAPPO，一种用于协同空战决策的多智能体强化学习框架。该方法通过图结构和图注意力机制，建模友军、敌军与威胁之间随时间变化的关系。分层策略动态分配“领导者”和“支援者”等战术角色，低层策略则根据角色信息和关系特征选择离散机动动作。此外，研究设计了目标优先级辅助任务，以促进集中火力等协同行为。在实验中，作者报告了 87% 的胜率。不过，这些结果仅限于所测试的仿真环境，尚不能证明该方法具备在真实空战系统中的作战能力。
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