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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利多无人机空战策略生成方法、装置和计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116430888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310068067.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权多无人机空战策略生成方法、装置和计算机设备是由高显忠;王宝来;侯中喜;郭正;王玉杰;邓小龙设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本多无人机空战策略生成方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机技术领域中的一种多无人机空战策略生成方法、装置和计算机设备，该方法在MATD3强化学习的基础上在策略网络与评价网络中引入注意力机制来处理无人机数量的动态变化，在训练过程中引入了智能体交叉和变异算子，避免了传统进化多智能体强化学习中参数交换导致的性能急剧下降；将每架无人机的网络参数视为基因，将每个无人机组视为一条染色体，引入智能体级交叉和变异算子，避免打破网络参数和输出之间的非线性关系，并有效保持种群的多样性；注意力机制帮助无人机更加关注与其密切相关的情况，忽略无关信息，并提高了算法的可扩展性。采用本方法可以解决空战过程中无人机数量动态变化的问题，同时提高多无人机的空战效率。

本发明授权多无人机空战策略生成方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种多无人机空战策略生成方法，其特征在于，所述方法包括： 构建三维空间中的二阶无人机运动模型和多无人机协同空战环境； 在多无人机协同空战环境中初始化K个并行的无人机组，每个无人机组包括N架无人机，每个无人机能获得战场的全局状态；其中，K和N为大于0的整数； 为每个无人机构建具有注意机制的进化MATD3架构；所述具有注意机制的进化MATD3架构是将进化算法与具有注意机制的MATD3相结合得到的架构，该架构包括：一个策略网络和两个结构相同的评价网络；其中，无人机i的策略网络的表达形式为： 其中，是当前时刻无人机i的动作，是两层神经网络，是无人机i观察到的对手的全局注意力嵌入，是无人机i观察到的盟友的全局注意力嵌入，是策略网络要学习的参数，d是的维数，为实现deathmask功能的函数，m为大于0且小于等于对手数量的整数，n为大于0且小于等于盟友数量的整数，是注意力系数，是无人机i的自身状态，当时，是无人机i观察到的对手的状态，当时，是无人机i观察到的盟友的状态； 无人机i的评价网络的表达形式为： 其中，为无人机i的第b个评价网络的输出，b=1,2，是一个两层全连接网络，是评价网络要学习的参数，是的维数，为当前时刻无人机j的状态与动作为嵌入函数的输入得到的输出，为当前时刻无人机i的状态与动作为嵌入函数的输入得到的输出，为嵌入函数，为当前时刻无人机j的状态，当前时刻无人机j的动作； 将K个并行的无人机组中的每个无人机组与所有无人机组进行配对，得到组不同配对； 将每组配对中的两个无人机组进行两点交叉，并对每组配对进行对抗训练，将得到的经验存储在经验回放缓冲区中，从经验回放缓冲区中采样一批数据，并根据采样得到的数据，采用梯度下降法来更新每组配对中每个无人机的策略网络和评价网络的参数，生成新的组无人机策略； 在新的组无人机策略中选择最优的K组无人机进入下一阶段继续进行训练，直到满足预设条件为止，生成多无人机协同空战策略； 根据多无人机协同空战策略，对每个无人机进行控制，完成多无人机协同空战任务。

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