周贞文, 邵 将, 徐 扬, 罗德林

(1.厦门大学航空航天学院，福建厦门，361102；2.钱学森空间技术实验室，北京，100094；3.哈尔滨工业大学卫星技术研究所，哈尔滨，150001；4.西北工业大学民航学院，西安，710072)

无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)具有低成本、机动性能强、风险较低等优势，在军用和民用领域都被广泛应用。随着无人机应用场景更加复杂和任务需求难度加大，单架无人机已经无法完成一些作战任务，需要多架无人机协同工作，才可以快速完成任务[1-3]。因此，多无人机协同工作是目前无人机研究领域的一个热点。

随着无人机技术的发展，以无人机为主要应用对象的集群系统[4-5]通过无人机之间的通信网络，共同完成侦察、追踪、打击等复杂的协同任务将成为未来无人机集群的重要作战模式[6-7]。根据群智能体在不同的场景中的应用，应用类型可以分为多机协同路径规划[8]、多机协同目标搜索[9]、多机编队飞行[10]、多机协同作战[11]等。多架无人机协同飞行执行任务在现代战场中的应用得最为广泛[12]。

现有研究中，一种通用的研究思路是将多对多作战任务解耦为一对一对抗过程。在文献[13]中通过影响图建立了无人机协同作战的连续决策模型，并将作战过程分解为态势评估、目标分配和机动决策三个步骤，然而该方法只适用于敌我双方目标数量相同的作战情形。通过引入基于个体行为集的多智能系统理论[14]，将每架无人机视为一个独立的智能体，在其各自环境的作用下可达到协同作战的效果，该方法的优势在于可任意设置双方参战飞机的数量，但是随着无人机数量的增多，算法复杂度也将急剧增大。……