深度强化学习赋能的无人机集群仿生行为建模方法

来源：电子与信息学报杂志2026年第1期北京时间：

作者：何明, 吴晶晶, 韩伟, 刘思聪, 潘璠, 夏恒煜

单位：1.陆军工程大学指挥控制工程学院 南京 2100072.中国人民解放军32180部队 北京 1000723.近地面探测全国重点实验室 北京 1000724.中国人民解放军96901部队 北京 100094

摘要：该文针对生物群体协同行为向无人机集群工程模型转化的难题，结合群体仿生智能与深度强化学习(BSI-DRL)的融合演进趋势，聚焦仿生映射理论与建模方法创新，梳理BSI-DRL驱动的无人机集群建模进展与挑战。首先，明确群体仿生智能概念与核心特征，分析其3阶段发展范式跃迁及技术价值，解析4类典型生物群体协同机制，提炼仿生映射3关键步骤；其次，围绕BSI-DRL核心范式，综合分析仿生规则参数化DRL优化、仿生规则生成式多智能体强化学习、动态角色分配与分层DRL协同优化3大方向的技术优势与挑战；最后，展望跨物种生物机制融合、BSI-DRL闭环协同、仿鸟群相变控制与DRL融合等未来方向，为技术工程化落地提供理论和方法支撑。

关键词：群体仿生智能, 深度强化学习, 无人机集群, 行为建模方法, 仿生映射方法论

基金资助：国家自然科学基金(62273356)，国家人才项目(2022-JCJQ-ZQ-001)，国家重点研发计划(2024YFF140140)，启元实验室基金(2025-JCJQ-LA-001-101)