4V4至6V6显著胜出
提出一种基于虚拟对手与价值注意力分解的多无人机协同博弈策略，通过分层动作抽象与个体价值基线优化，有效解决空战中的置信分配难题，在多种典型对抗场景下表现优于现有方法。
Xiaojie, Xu · Yunfan, Wang · Guo, Xian · 黄魁华 · 张雪波
Expert Systems with Applications 2025
将飞机动作抽象为博弈层动作和底层机动动作，仅训练博弈层策略，底层采用默认或规则策略，从而规避高阶动力学带来的复杂优化。
通过注意力机制将团队价值函数分解为个体价值函数，并将个体价值作为基线集成到策略梯度计算中，使每个智能体的贡献得到合理评估。
在典型多无人机空战场景（4V4、5V5、6V6）中，该算法在动态高保真平台上验证，性能优于最新方法。