智能三层学习架构用于自主无人机群在搜救任务中的应用

本文提出了一种新颖的三级分层学习架构，用于执行搜救任务的自主无人机群。与传统方法将单一学习范式应用于所有层次不同，该架构结合了三种不同但互补的学习机制：个体代理适应性的赫布神经可塑性、战术协调的多智能体强化学习与图神经网络和行为树、以及战略决策的BDI推理和数字孪生。该架构通过二十二个架构契约在六个组件（BDI, 行为树, GNN, MARL, 神经可塑性, 元学习）中组织，这些组件共同提供了六类正式保证，包括安全性、预算正确性、最优性、活性、饥饿自由和层级间一致性。我们引入了“群Meta认知”作为由三级结构互动产生的组合特性，使群能够监控其自身的认知状态并切换到不同的认知策略。五种构建进展函数用于SAR任务类型，以弥合抽象优化理论与具体操作场景之间的差距。主要集成定理表明，当所有契约都满足时，该架构可以实现最佳性能。