朱星宇，艾剑良

(复旦大学 航空航天系，上海 200433)

近年来，世界各国纷纷提出六代机的设计理念[1]，其中有人驾驶飞机与无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle， UAV，简称无人机)集群协同作战的观点让人耳目一新.有人驾驶飞机在后方负责雷达侦查、指挥通信、战术目标制定，无人机集群负责提供战场信息、对敌攻击以及对有人机的护卫.这一分工协同理念将大大提升飞机在战场的作战效能，同时进一步降低人员伤亡的可能性.自主空战决策一直是研究热点，它是指: 利用数学优化、人工智能等手段，对作战态势进行分析，模拟真实空战状况下飞行员的决策，消灭对方、保存己方的过程[2].空战决策可以分为目标分配和机动决策两个部分.

目标分配即考虑各种约束进行敌我的匹配以实现某种尺度下的群体最优，目前常用的解决办法可分为3种: 数学规划法、协商法和群智能算法.数学规划法，例如匈牙利算法[3]，具有结构简单、易于实现的特点，但其实质是对所有可行空间的遍历，计算量大且运算速度慢.协商法，例如分布式算法[4],具有较强的鲁棒性，但对无人机的计算通信能力要求更高.群智能算法[5-7]，例如遗传算法(Genetic Algorithm， GA)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization， PSO)算法、模拟退火(Simulated Annealing， SA)算法，仿照生物的进化或自发行为在解空间里不断迭代，直至找到全局最优解，具有收敛速度快、算法简单等优点，但由于初始值设置的随机性，算法易陷入局部最优，解的精度有所降低.

机动决策主要有两类方法: 基于对策的机动决策方法，包括矩阵对策[8]、微分对策[9]和影响图对策[10]等；……