【摘 要】
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无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战，多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足，提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战（SEAD）任务规划过程建模为马尔科夫决策过程，建立基于近端策略优化（PPO）算法的SEAD智能规划模型，通过两组实验验
【基金项目】
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国家自然科学基金（62106284）； 陕西省自然科学基金（2021JQ-370）； 军内科研项目（KJ20191A030153）；
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无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战，多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足，提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战（SEAD）任务规划过程建模为马尔科夫决策过程，建立基于近端策略优化（PPO）算法的SEAD智能规划模型，通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明：基于DRL的智能规划方法可以实现快速、精细规划，适应未知、连续高维的环境态势，智能规划模型具有战术协同规划能力。
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