一种智能无人集群系统最优二部协同控制方法

本发明属于智能无人集群系统控制领域，具体涉及一种智能无人集群系统最优二部协同控制方法；该方法包括：根据无人集群系统中无人机间的互联关系确定系统的拓扑结构；基于系统的拓扑结构，每个无人机智能体向其邻居智能体发送自身的状态信息，并计算每个无人机的局部状态误差；构建双Q学习网络并根据局部状态误差，采用ALR‑TQDPG算法训练双Q学习网络，直到智能无人集群系统达到一致，目标网络输出控制信息；采用目标网络输出的控制信息控制智能体，实现智能无人集群系统的协同控制；本发明可以应对合作竞争强度对系统性能的影响；减少了在行动选择过程中因最小化Q值而导致的低估Q值的问题，具有良好的应用前景。