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摘要
针对多智能体集群控制中智能体的行为难解释和训练难收敛的问题，研究了强化学习分层框架下的多智能体集群控制方法，提出了一种新的上层宏观决策、下层微观执行的多智能体强化学习分层框架，并利用双重深度Q网络（DDQN）与Q值混合器（QMIX）算法实现了该框架。最后，构建了歼击机8v8空战博弈对抗的场景，用于多智能体强化学习算法的训练。试验结果表明，该框架算法与传统多智能体强化学习方法相比，弥补了多智能体在行为解释性上的缺陷，并在训练收敛速度上得到了一定提升。
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单位自动化学院; 东南大学
