基于多智能体强化学习的轨道追逃博弈方法

本文针对空间轨道追逃博弈中动力学模型复杂、非合作目标机动信息未知、卫星间协调困难等问题，提出基于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的解决方案。通过对博弈场景建模，在考虑最短时间、最优燃料和碰撞规避的条件下设计奖励函数，采用集中训练、分布式执行的方式实现多卫星协同追逃。仿真结果表明该方法能有效完成追逃任务，并涌现出围捕、拦截等智能博弈行为。
Python复现代码及中文解释：

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimportnumpy