基于强化学习与动态调节人工势场的无人机协同打击方法

本发明公开了一种基于强化学习与动态调节人工势场的无人机协同打击方法，首先根据需求建立多无人机协同打击任务模型并进行初始化，然后设计动态调节人工势场法，并将动态调节人工势场法与MADDPG算法结合，分别对状态空间和奖励函数进行设计，最后进行算法迭代，应用到具体场景中，完成山区定高条件下的多无人机协同打击任务。本发明的方法不仅能够有效解决多无人机协同打击问题，还能在不同环境和初始条件下，确保无人机系统的稳定性和高效性，通过结合强化学习算法和动态调节人工势场法，提供一种更为智能和灵活的多无人机协同打击算法，具有广泛的应用前景。