基于注意力机制的深度强化学习集群对抗方法和系统

本发明提供一种基于注意力机制的深度强化学习集群对抗方法和系统，包括小规模对抗场景下的嵌入注意力模块的深度强化学习模型的训练，以及大规模对抗场景下组别划分以及小组成员确定，并基于深度强化学习模型进行对抗指导。本方案中，基于注意力机制能够实现不同阵营和类型的智能体的个体权重以及其状态信息权重的配置，进而提高智能体在高动态环境下的决策效率和准确性。在大规模场景下进行组别划分和小组内成员确定，可以确保每个智能体能够根据当前态势有效地执行任务。通过集成注意力机制与深度强化学习技术，可实现智能体在动态复杂环境下的高效协同作战能力。