基于近端策略动态优化的多智能体编队方法OA

无人机集群系统具有能力冗余、抗毁能力强、适应复杂场景等优势,能够实现高效的任务执行和信息获取。近年来,深度强化学习技术被引入无人机集群编队控制方法中,以解决集群维度爆炸和集群系统建模困难的弊端,但深度强化学习面临训练效率低等问题。本文提出了一种基于改进近端策略优化方法的集群编队方法,通过引入动态估计法作为评价机制,解决了传统近端策略优化方法收敛速度慢和忽视高价值动作问题,有效提升了数据利用率。仿真试验证明,该方法能够提高训练效率,解决样本复用问题,具有良好的决策性能。