Actor-Critic框架下的多智能体决策方法及其在兵棋上的应用

摘要

将人工智能应用于兵棋推演的智能战术兵棋正逐年发展,基于Actor-Critic框架的决策方法可以实现智能战术兵棋的战术行动动态决策.但若Critic网络只对单算子进行评价,多算子之间的网络没有协同,本方算子之间各自行动决策会不够智能.针对上述方法的不足,提出了一种基于强化学习并结合规则的多智能体决策方法,以提升兵棋推演的智能水平.侧重采用强化学习对多算子的行动决策进行决策分析,并结合产生式规则对战术决策进行规划.构建基于Actor-Critic框架的多算子分布执行集中训练的行动决策模型,对比每个算子互不交流的封闭式行动决策学习方法,提出的分布执行集中训练方法更具优势且有效.