本书聚焦未来战场环境下作战体系优化设计面临的核心挑战，系统阐述了基于深度强化学习的作战体系优化设计理论与方法。全书以集中式决策和分布式决策两种典型决策模式为主线，围绕作战任务与资源匹配、体系任务分配、通信架构设计和通信规划四类关键问题，分别构建了基于深度强化学习和多智能体深度强化学习的求解模型，在求解质量、求解速度和泛化能力等方面均显著优于传统元启发式方法，为智能化作战体系的设计提供了一套完整的理论框架与技术方案。

本书适合从事体系工程、人工智能（强化学习）、作战指挥等领域研究工作的高校教师和科研人员阅读，也可作为军事学、管理学、自动化等专业研究生的参考书，同时对装备研发相关领域的技术人员也具有参考价值。

目录

第 1 章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 作战概念的研究

1.2.2 作战体系的设计

1.2.3 体系建模方法的研究现状

1.2.4 体系优化设计的研究现状

1.2.5 深度强化学习与多智能体深度强化学习算法的研究现状

1.2.6 国内外研究现状总结

1.3 主要研究内容与创新点

1.3.1 研究内容

1.3.2 主要创新点

1.4 本书组织结构

第 2 章 基于深度强化学习的作战体系优化设计框架

2.1 作战体系优化设计的典型任务场景

2.1.1 集中式决策场景下的作战体系优化设计

2.1.2 分布式决策场景下的作战体系优化设计

2.1.3 作战体系优化设计方法的能力需求分析

2.2 强化学习与多智能体强化学习的基础理论

2.2.1 强化学习建模描述

2.2.2 多智能体强化学习建模描述

2.3 基于深度强化学习的作战体系优化设计框架

2.3.1 基于深度强化学习的作战体系组合优化设计框架

2.3.2 基于多智能体强化学习的分布式作战体系优化设计框架

2.4 本章小结

第 3 章 基于深度强化学习的作战任务与作战资源匹配方法

3.1 研究背景

3.2 作战体系设计中的作战任务与作战资源匹配问题建模

3.2.1 问题描述

3.2.2 问题建模

3.3 基于深度强化学习的作战任务与作战资源匹配模型

3.3.1 模型的整体架构

3.3.2 DRL–SoSDP 模型的结构

3.3.3 编码网络的设计

3.3.4 解码网络的设计

3.3.5 训练算法

3.4 实验设置

3.4.1 实验数据集

3.4.2 参数设置

3.4.3 对比算法参数设置

3.5 实验结果分析

3.5.1 模型求解质量分析

3.5.2 模型求解速度分析

3.5.3 模型泛化能力分析

3.6 本章小结

第 4 章 基于多智能体强化学习的作战体系任务分配方法

4.1 研究背景

4.2 分布式决策场景下的作战体系任务分配问题

4.2.1 场景描述

4.2.2 问题建模

4.3 基于多智能体深度强化学习的作战体系任务分配模型

4.3.1 模型的整体架构

4.3.2 Actor 网络的结构

4.3.3 Critic 网络的结构

4.3.4 训练算法

4.4 实验设置

4.4.1 对比算法设置

4.4.2 实验环境

4.5 实验结果分析

4.5.1 作战任务与作战单元数量相同时的性能表现分析

4.5.2 作战任务与作战单元数量不同时的性能表现分析

4.6 本章小结

第 5 章 基于深度强化学习的作战体系通信架构设计方法

5.1 研究背景

5.1.1 作战体系的通信架构

5.1.2 无人机通信覆盖问题

5.1.3 无线传感器网络覆盖问题

5.2 作战体系架构设计中的通信网络架构设计问题

5.2.1 问题建模

5.2.2 复杂性分析

5.3 基于深度强化学习的作战体系通信架构设计模型

5.3.1 模型整体架构

5.3.2 多头注意力机制

5.3.3 编码器设计

5.3.4 解码器设计

5.3.5 训练算法

5.4 实验设置

5.4.1 对比算法设置

5.4.2 实验数据设置

5.4.3 模型参数设置

5.5 实验结果分析

5.5.1 模型求解质量和求解速度分析

5.5.2 模型泛化能力分析

5.6 本章小结

第 6 章 基于多智能体强化学习的分布式作战体系通信规划方法

6.1 研究背景

6.1.1 通信无人机运动轨迹优化

6.1.2 深度强化学习与无人机辅助通信

6.2 分布式作战体系的通信规划问题

6.3 基于多智能体深度强化学习的作战体系通信规划模型

6.3.1 基于多智能体强化学习算法的作战体系通信规划模型框架

6.3.2 策略网络的结构

6.3.3 价值网络的结构

6.3.4 训练算法

6.4 实验设置

6.4.1 对比算法设置

6.4.2 实验环境设置

6.5 实验结果分析

6.5.1 不同规模场景下总优化目标的性能表现分析

6.5.2 不同规模场景下各项子目标的性能表现分析

6.5.3 作战节点和通信节点数量对奖励值的影响分析

6.6 本章小结

第 7 章 总结与展望

7.1 研究工作总结

7.2 未来研究展望

参考文献

前言

随着精确制导武器、隐身飞机、全球通信导航系统等核心军事科技逐步被世界主要军事强国所掌握，全球范围内的军事力量对比发生了显著变化，美国在军事领域的霸主地位不再稳固，美军相比于其主要竞争对手的优势在不断缩小。为了应对上述挑战，美国军方、国防工业部门和军事智库等研究机构先后提出了多域战、马赛克战、联合全域指挥与控制、决策中心战等新型作战概念，试图通过对美军开展彻底的军事变革来重新夺回美军的绝对优势地位。同时，各类自主无人系统和智能化装备的快速发展也深刻影响了未来战场环境中的作战样式，未来在具备动态性、自主性、规模化等特征的体系（System of Systems，SoS）对抗战场空间中，如何对己方的作战资源进行合理利用，快速做出高质量的决策成为决定战场胜负的关键因素。

本书围绕 “作战体系优化设计” 在未来战场环境下所遇到的典型挑战，选取了作战体系设计过程中所遇到的典型任务，区分不同的任务场景，结合深度强化学习等人工智能方法开展了系列研究，旨在为我军的智能化体系设计提供参考。具体地，主要包含以下几个方面。

（1）提出了基于深度强化学习的作战体系优化设计框架。本书选取作战体系设计过程中遇到的典型问题，区分不同的任务场景所对应的决策模式，针对每一种决策模式下的典型决策问题，分析了这些问题的主要特征，并针对性地制定了对应的解决方案。

（2）针对集中式决策模式下的体系作战资源与作战任务的匹配问题，提出了一种基于深度强化学习的作战资源分配模型。传统的遗传算法等元启发式方法由于其求解速度慢、泛化能力较差等原因，难以应用到未来大规模作战体系的动态设计中。本书采用深度强化学习方法来解决上述问题，提出了一个采用深度神经网络直接输出问题解决方案的模型，克服了传统算法在处理大规模以及动态变化的体系设计问题上的局限性，大幅度提高了问题的求解速度，并且模型能够泛化应用于不同规模的问题中。

（3）针对分布式决策场景下的作战任务分配问题，提出了一种基于多智能体深度强化学习算法的体系任务分配方法。分布式决策作为未来典型的战场决策样式，当前缺乏相应的分布式决策方法的支撑。为此，本书利用多智能体强化学习算法来解决分布式决策场景下的作战任务分配问题，通过为每个决策智能体设计一个决策网络，并利用集中式训练、分布式执行的方法对网络参数进行训练，使得决策智能体能根据自身的局部观测数据独立地作出高质量的决策。

（4）针对集中式决策模式下的作战体系通信架构设计问题，提出了一种基于深度强化学习的通信架构设计模型。针对传统的元启发式算法在解决大规模体系通信架构设计问题时存在的求解质量不高、求解速度较慢，以及当前已有的深度强化学习模型不能直接应用于作战体系的通信架构设计等问题，提出了一个基于多头注意力机制和动态嵌入方法的深度强化学习模型。该模型在求解速度、求解质量方面均取得了超出传统方法的成绩，尤其是在应用于大规模体系设计问题时。此外，该模型还具备较强的泛化能力，能够应用于多种类型的问题场景中。

（5）针对分布式决策场景下的通信规划问题，提出了一种基于多智能体深度强化学习算法的分布式作战体系通信规划方法。采用通信无人机、通信车等移动通信设施为战场空间中的作战单元提供通信支持是未来战场中的一种典型应用场景，针对分布式作战体系通信规划问题的特点，提出了一个基于多智能体强化学习算法的模型，用于解决分布式作战体系在战场空间中的实时通信决策问题，利用注意力机制对价值网络的输入信息进行处理，使得所提方法可以用于解决较大规模的通信规划问题，与其他分布式算法相比，在决策质量上有了大幅度的提升。

在本书的撰写过程中，得到了国防科技大学多位老师和同仁的帮助和支持，在此表示诚挚的感谢。本书适合从事体系工程、人工智能（强化学习）、作战指挥相关领域工作的高校教师、研究人员阅读，也可作为军事学、管理学、自动化等专业硕士或博士研究生的参考书，同时也适合装备研发相关领域的技术人员参考。

由于作者水平有限，书中难免存在不足和疏漏之处，敬请读者批评指正。

著者

二〇二六年五月于长沙