【摘 要】
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为解决多无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）在复杂环境下的路径规划问题，提出一个多智能体深度强化学习UAV路径规划框架.该框架首先将路径规划问题建模为部分可观测马尔可夫过程，采用近端策略优化算法将其扩展至多智能体，通过设计UAV的状态观测空间、动作空间及奖赏函数等实现多UAV无障碍路径规划；其次，为适应UAV搭载的有限计算资源条件，进一步提出基于网络剪枝的多智能体近端
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61901011）； 北京市教育委员会科技项目（KM202010005017,KM202110005021）；
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为解决多无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）在复杂环境下的路径规划问题，提出一个多智能体深度强化学习UAV路径规划框架.该框架首先将路径规划问题建模为部分可观测马尔可夫过程，采用近端策略优化算法将其扩展至多智能体，通过设计UAV的状态观测空间、动作空间及奖赏函数等实现多UAV无障碍路径规划；其次，为适应UAV搭载的有限计算资源条件，进一步提出基于网络剪枝的多智能体近端策略优化（network pruning-based multi-agent proximal policy optimization, NP-MAPPO）算法，提高了训练效率.仿真结果验证了提出的多UAV路径规划框架在各参数配置下的有效性及NP-MAPPO算法在训练时间上的优越性.
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