Coordinated Strategies in Realistic Air Combat by Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.11474v2 📥 PDF

作者: Ardian Selmonaj, Giacomo Del Rio, Adrian Schneider, Alessandro Antonucci

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-10-13 (更新: 2025-10-22)

备注: 2025 IEEE International Conference on Agentic AI (ICA)

💡 一句话要点

提出基于分层多智能体强化学习的空战协同策略，解决复杂空战环境下的决策难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分层强化学习 多智能体系统 空战模拟 协同策略 课程学习

📋 核心要点

  1. 真实空战模拟面临态势感知不完善和非线性动力学挑战，现有方法难以有效应对。
  2. 采用分层多智能体强化学习，将决策分解为低层控制和高层战术，提升学习效率。
  3. 实验表明，该方法在复杂空战场景中显著提升了学习效率和作战性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的3D多智能体空战环境和一个分层多智能体强化学习框架，以应对真实空战模拟中由于不完善的态势感知和非线性飞行动力学带来的挑战。该方法结合了异构智能体动力学、课程学习、联盟博弈以及新近调整的训练算法。决策过程被组织成两个抽象层次：低层策略学习精确的控制动作，而高层策略根据任务目标发出战术指令。实验结果表明，该分层方法提高了复杂空战场景中的学习效率和作战性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决真实空战模拟中，由于不完善的态势感知和非线性飞行动力学带来的复杂决策问题。现有方法难以在复杂、动态的环境中有效地学习和执行协同作战策略，尤其是在面对异构智能体时，学习效率和最终性能都存在瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是将决策过程分解为两个层次：低层负责精确的控制动作，高层负责根据任务目标制定战术指令。通过分层结构，降低了学习的复杂性，使得智能体能够更有效地探索和利用环境信息，从而学习到更优的协同策略。

技术框架：整体框架包含两个主要层次：高层战术决策层和低层控制执行层。高层策略接收环境状态信息，并根据任务目标选择合适的战术指令（例如攻击、防御、规避等）。低层策略接收高层指令，并将其转化为具体的控制动作，例如油门、方向舵、升降舵等的控制。训练过程采用课程学习和联盟博弈，并结合了一种新调整的训练算法，以提高学习的稳定性和效率。

关键创新：论文的关键创新在于将分层强化学习应用于复杂空战环境，并结合了异构智能体动力学、课程学习和联盟博弈。这种分层结构使得智能体能够更有效地学习和执行协同作战策略，从而在复杂环境中取得更好的性能。此外，针对空战环境的特点，对现有的训练算法进行了调整，提高了学习的稳定性和效率。

关键设计：高层策略和低层策略均采用深度神经网络进行建模。高层策略的网络结构需要能够处理复杂的环境状态信息，并输出合适的战术指令。低层策略的网络结构需要能够将战术指令转化为精确的控制动作。损失函数的设计需要能够反映任务目标，并鼓励智能体之间的协同。课程学习的设计需要从简单到复杂，逐步提高训练难度，以提高学习效率。联盟博弈的设计需要鼓励智能体之间的合作，并避免出现“搭便车”现象。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的分层多智能体强化学习方法在复杂空战场景中显著提高了学习效率和作战性能。与传统的单层强化学习方法相比，该方法能够更快地学习到有效的协同策略，并且在对抗中表现出更强的鲁棒性。具体的性能数据（例如胜率、生存时间等）在论文中进行了详细的对比和分析。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空战战术模拟、无人机集群控制、以及其他需要多智能体协同的复杂任务。通过分层强化学习，可以训练出能够在复杂环境中自主决策和协同作战的智能体，从而提高作战效率和安全性。此外，该方法还可以推广到其他领域，例如机器人协作、交通管理等。

📄 摘要（原文）

Achieving mission objectives in a realistic simulation of aerial combat is highly challenging due to imperfect situational awareness and nonlinear flight dynamics. In this work, we introduce a novel 3D multi-agent air combat environment and a Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning framework to tackle these challenges. Our approach combines heterogeneous agent dynamics, curriculum learning, league-play, and a newly adapted training algorithm. To this end, the decision-making process is organized into two abstraction levels: low-level policies learn precise control maneuvers, while high-level policies issue tactical commands based on mission objectives. Empirical results show that our hierarchical approach improves both learning efficiency and combat performance in complex dogfight scenarios.