无人作战开始步入现代战争舞台,多无人车(multi unmanned ground vehicle,MUGV)协同作战将成为未来陆上作战的主要样式.体系效能评估是装备论证和战法研究的核心问题,针对MUGV体系效能评估问题,建立了一套以自主学习算法为基础的探索性仿真分析方法.将MUGV对抗过程建模为零和随机博弈(zero sum stochastic game,ZSG)模型,通过使用多智能体深度强化学习类方法(multi agent deep reinforcement learn-ing,MADRL)探索在不同对方无人车规模条件下,ZSG模型的纳什均衡解,分析纳什均衡条件下参战双方胜率,作战时长等约束,完成MUGV体系作战效能评估,并在最后给出了MUGV体系效能评估应用示例,从而建立了更可信、可用的体系效能评估方法.
多无人车 体系效能评估 多智能体深度强化学习 探索性分析仿真