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基于演化博弈的无人集群自主协同作战研究

演化博弈,无人集群,复杂网络,任务分配

六、体系博弈与智能决策 > 4.博弈策略智能推荐与优化决策

在现代军事领域，无人机集群作战正逐渐成为一种关键的作战形式。随着科技的不断进步，无人机凭借其成本低、易部署、编组灵活等优势，在复杂战场环境中得到了广泛应用。然而，无人机集群的自主协同作战能力仍然受到智能化组网水平不足、合作效率低以及信息交互困难等问题的限制。演化博弈理论为解决这些问题提供了新的思路，其对有限理性个体的决策过程的刻画能力，使其能够有效促进无人机集群中的合作行为。因此，本研究旨在通过演化博弈理论，探索无人机集群在复杂战场环境下的自主协同作战机制。

目前，国内外关于无人集群协同作战的研究已取得了一定的成果。复杂网络的演化博弈研究揭示了网络结构对合作行为的显著影响，但这些研究在无人机集群的应用上存在一定的局限性。例如，传统的网络模型往往难以准确刻画无人机的功能异质性和动态特性。此外，公共品博弈模型虽然在研究群体合作的形成与演化方面发挥了重要作用，但在动态环境下的适应性仍需进一步加强。在无人集群任务分配领域，现有的研究主要依赖于优化算法和经典博弈理论。尽管优化算法如遗传算法、粒子群优化等在解决复杂任务分配问题上表现出色，但在处理大规模异构无人机集群时仍存在挑战。联盟博弈和势博弈等经典博弈理论在任务分配中也存在一些局限性，如对资源异质性的处理不足、对多任务冲突的解决机制不完善等。

为了解决上述问题，本研究构建了一个基于演化博弈的无人集群自组织合作研究框架。该框架将演化博弈理论引入无人机集群协同研究领域，融合了异质网络拓扑与动态策略更新机制。在模型构建方面，本研究提出了两个主要模型。首先，构建了一个基于公共品博弈的无任务牵引合作模型。该模型通过模拟无人机在复杂网络环境下的策略交互，设计了声誉与收益的联动机制，激励无人机个体主动参与合作行为以提升自身声誉值并获取非线性收益增益。通过动态调整规模报酬系数强化高声誉个体的正向反馈效应，该模型有效促进了合作行为的持续涌现。其次，提出了一个基于演化博弈与遗传算法融合的无人集群任务分配模型。该模型利用演化博弈生成的初始解作为遗传算法的初始种群，结合声誉权重优化遗传算法的适应度函数，实现了任务分配的全局寻优。这一混合优化框架有效解决了传统任务分配方法在处理异构资源、动态环境适应性以及通信约束方面的不足，显著提升了任务分配的效率与质量。

为了验证所构建模型的有效性与适应性，本研究在多种典型网络拓扑结构下进行了仿真实验，包括方格网络、随机网络、无标度网络和小世界网络。实验结果表明，无论网络结构如何变化，所提出的模型均能实现任务的高效分配与无人机间的良好协作。具体来说，在无任务牵引的合作模型中，无人机集群能够在不同网络结构下有效形成合作小组，合作边比例和群体总体收益显著提高。声誉机制的引入显著促进了合作行为的持续涌现，高声誉个体更易被模仿，形成正向反馈机制。在任务分配模型中，基于演化博弈与遗传算法融合的混合优化框架表现出优异的性能。无论是在方格网络、随机网络、无标度网络还是小世界网络中，该模型均能实现任务的高效分配，提升集群的整体效能。

此外，实验还发现，随着收益系数的逐步提升，合作者比例以及群体总体收益均呈现出显著的上升趋势。这一现象表明，提高收益系数能够有效增强无人机采取合作策略的意愿，从而显著提升群体的整体收益水平。当收益系数处于较低水平时，无人机从合作行为中获得的收益不足以弥补可能面临的风险与成本，导致合作行为在群体中难以广泛传播。然而，随着收益系数的增加，合作策略所带来的潜在收益逐渐超过其成本与风险，使得无人机更倾向于选择合作。这一转变不仅提升了单个无人机的合作收益，还通过正向反馈机制，进一步促进了合作行为在整个群体中的扩散与普及。

综上所述，本研究通过构建基于演化博弈的无人集群自组织合作模型和任务分配模型，为无人机集群在复杂战场环境下的自主协同作战提供了有效的解决方案。未来的研究将重点强化模型的动态环境适应性，拓展多智能体协同的深度和广度，并进一步优化算法的效率和性能，以满足未来战争中无人机集群作战的更高要求。通过这些努力，有望进一步提升无人机集群的作战效能和智能化水平，为现代战争中的无人集群作战提供更为坚实的理论和技术支持。