DRG-MAPPO：空战协同的分层角色图多智能体强化学习
原文标题：DRG-MAPPO: Hierarchical Dynamic Role-Graph Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Air Combat
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研究提出DRG-MAPPO框架，将图关系建模与动态角色分配结合，用图注意力机制提取友军、敌军与威胁间的关系特征。高层策略分配“领导者”“支援者”等战术角色，低层策略据此执行机动动作，并设计目标优先级辅助任务促进集火行为。实验取得87%的最优胜率，兼顾关系建模、可解释性与优化稳定性。
- 问题
- 空战多智能体协同缺乏结构化关系建模与明确的战术角色分配。
- 方法
- DRG-MAPPO 用图注意力建模战场实体关系，高层策略动态分配领导者/支援者角色，低层据此执行机动。
- 结果
- 取得 87% 最优胜率。
- 影响
- 为需要可解释角色分工的多智能体协同场景提供可复用框架。
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