一种基于学习且易泛化的大规模多自主体协同博弈方法

本发明提出一种基于学习且易泛化的大规模多自主体协同博弈方法，包括以下步骤：S1：构建训练样本和新增样本；S2：基于多层感知机为每个防御自主体设计预测网络；网络输入为新增样本，输出为预测博弈结果；S3：基于图神经网络和多层感知机为每个防御自主体设计策略网络；网络输入为预测网络输出结果、每个防御自主体感知到的部分进攻方自主体的位置和速度信息、以及其他部分防御自主体的位置和速度信息，输出为每个防御自主体防御任务的概率分布；S4：基于概率分布，根据贪婪采样确认防御自主体的防御对象；S5：基于滑模控制实现防御自主体对所确认的防御对象进行追逃捕获。本发明可以实现代表防御方的大规模的多自主体系统协同博弈目标。