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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：基于注意力网络迁移的多智能体强化学习空战决策方法，能够实现从小规模空战2vs.2策略模型向较大规模5vs.5策略模型迁移训练的方法。该方法通过重用小规模空战模型中的Transformer模块，将小规模空战模型对全局态势的理解和表达移植到大规模空战场景下，经过少量训练即可实现策略收敛，显著提高了大规模空战模型的训练稳定性和效率。
主权项：1.基于注意力网络迁移的多智能体强化学习空战决策系统，包括如下模块：多机近视距空战仿真平台、多智能体强化学习网络设计与小规模多机空战场景训练模块，基于注意力网络迁移的大规模多机空战场景训练与战场注意力信息分析模块，其特征为：所述多机近视距空战仿真平台：采用二维固定翼飞机动力学方程对飞机动力学和携带武器特性进行建模，设定飞机的飞行速度与航向角，同时对飞机发射近程空空导弹与火炮的武器特行进行建模，基于部分可观测马尔科夫博弈理论进行空战建模，设定多机空战的状态空间，动作空间与奖励函数；所述多智能体强化学习网络设计与小规模多机空战场景训练模块：在公知Actor-Critic网络的基础上进行改进，引入经LSTM网络与多头注意力机制网络；采取Mappo算法，在所示多机近视距空战仿真平台中设定红方多架飞机与蓝方多架飞机进行近距离格斗，引入改进的Actor-Critic网络；所述基于注意力网络迁移的大规模多机空战场景训练与战场注意力信息分析模块：将在小规模场景中训练得到的模型进行重用，放到大规模多级空战场景中进行训练；对从小规模场景和大规模多级空战场景两种场景的注意力网络中的输出信息进行分析，得到每架飞机对敌友军的战场关注程度。
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百度查询： 北京航空航天大学 基于注意力网络迁移多智能体强化学习空战决策方法
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