摘要
本发明提出一种基于分层融合框架的无人机集群打击任务规划方法,包括步骤:1、导入无人机打击任务场景信息;2、根据打击目标的位置信息,基于K‑means++算法将任务目标分为多个任务组;3、基于分布式并行遗传算法为每个无人机分配任务,并将每个任务目标对应的无人机分入该任务目标所属任务组;4、构建多智能体强化学习模型,将每个无人机视为一个智能体;5、进行多智能体强化学习网络训练;6、重复进行步骤5,进行多轮红方无人机与蓝方打击目标的对抗。本发明针对复杂战场环境下无人机集群打击任务规划的问题,结合无人机作战的约束条件,构建了高效的打击任务规划模型,并最终输出每一步无人机的俯仰角和偏航角,实现全流程规划仿真。
技术关键词
无人机集群
多智能体强化学习
并行遗传算法
染色体
初始聚类中心
规划
分层
聚类算法
框架
仿真环境
强化学习网络
武器
强化学习模型
引导无人机
强化学习算法
决策
战场环境