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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及无人机反制技术领域，特别涉及一种基于M2AC算法的无人机集群对抗干扰智能决策方法及系统，利用马尔科夫博弈构建对抗双方的智能决策数学模型，所述智能决策数学模型包括对抗场景状态、对抗参与方动作空间、状态转移概率、对抗参与者收益函数及对抗收益折扣因子；将对抗环境中的无人机集群抽象为智能体，利用策略网络拟合智能决策数学模型求解过程中的状态和策略映射关系，并在求解过程中基于指标函数引导策略网络收敛至马尔科夫完美均衡状态，以获取无人机集群对抗中的最佳对抗决策。本发明在有效获取马尔科夫完美均衡解的同时，也可获得更快的训练与决策速度，有助于缓解高实时性、高动态性下无人机集群对抗干扰智能决策算法低时效难题，在无人机集群反制领域中具有较好的应用前景。
主权项：1.一种基于M2AC算法的无人机集群对抗干扰智能决策方法，其特征在于，包含：利用马尔科夫博弈构建对抗双方的智能决策数学模型，所述智能决策数学模型包括对抗场景状态、对抗参与方动作空间、状态转移概率、对抗参与者收益函数及对抗收益折扣因子；将对抗环境中的无人机集群抽象为智能体，利用策略网络拟合智能决策数学模型求解过程中的状态和策略映射关系，并在求解过程中基于指标函数引导策略网络收敛至马尔科夫完美均衡状态，以获取无人机集群对抗中的最佳对抗决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于M2AC算法的无人机集群对抗干扰智能决策方法及系统
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