不完美信息下基于深度强化学习的水下多AUV攻防博弈方法

本发明涉及一种不完美信息下基于深度强化学习的水下多AUV攻防博弈方法，其步骤包括：首先，在海洋环境处于不完全信息条件下，开展基于多AUV协作的攻防博弈。其次，考虑水下噪声干扰，建立水下环境模型。接着，建立AUV动力学和六自由度方程。随后，AUV集群内设定水声通信和短距离光通信混合方式，基于MADDPG方法，改良经验回放机制，优化奖励函数，搭建基于Actor‑Critic结构的学习框架，解决不完美信息下的博弈问题。本发明能够有效提高海洋保护的智能化、信息化和无人化，对水声工程防护、海战场作战等水下应用的奠定理论基础。