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多无人机协同空战决策方法研究的中期报告
本项目旨在研究多无人机协同空战决策方法，本中期报告主要介绍已完成的研究内容及进展情况。
1.研究背景和意义
随着无人机技术的不断发展，无人机在军事领域中扮演着越来越重要的角色。无人机进行空中任务时，通常需要与其他无人机进行协同工作，以同时完成多个任务，具有优异的任务协同效应。在无人机协同作战中，如何实现有效的空中决策是关键问题之一。有效的决策能够通过优化无人机的路径规划、任务分配以及空中防御等策略来提高决策效能。
2.已有工作概述
目前，已有大量关于无人机协同作战的研究工作。其中，路径规划与任务分配是常见问题之一。在路径规划方面，论文[1]采用分布式视角的方式，使用一种新型的路径规划方法，通过协同优化来完成，具有较好的性能。而在任务分配方面，文献[2]则提出了一种计算任务的核心分类方法，该方法可以有效地分配不同环境下的任务。
3.研究内容及进展情况
针对无人机协同作战中的空中决策问题，本项目以路径规划和任务分配为重点研究内容。我们主要研究以下两个问题：
（1）无人机路径规划优化问题
我们提出了一种基于深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的路径规划算法。该算法通过学习确定无人机的最优路径和速度，根据环境反馈实时更新策略，从而提高路径规划和控制效率。
（2）无人机任务分配问题
我们提出了一种基于双边市场模型的任务分配算法。该算法将无人机作为供应商，任务作为需求者，通过将不同任务进行分配，在考虑各种资源约束下实现最优的任务分配。
目前，我们已经完成了算法的初步设计，并进行了一系列仿真实验，验证了算法性能。后续我们将进行进一步的优化和改进，并开展实验验证和结果分析。
4.结论和展望
本报告介绍了目前已完成的多无人机协同空战决策方法的研究进展情况。未来，我们将继续深入研究，并在实际场景中进行测试。我们期望通过本研究为无人机协同作战决策提供新思路和新方法，提高协同作战决策效能。