多智能体协同追逃博弈算法设计与MATLAB实现

1. 多智能体追逃博弈概述

多智能体追逃博弈（Multi-Agent Pursuit-Evasion Games）是分布式人工智能领域的一个重要研究方向，它模拟了自然界中捕食者与猎物之间的动态对抗过程。在这个博弈框架下，追捕者（pursuers）和逃逸者（evaders）基于各自的目标进行策略性互动——追捕者试图在最短时间内捕获所有逃逸者，而逃逸者则努力规避追捕。

1.1 问题背景与现实意义

随着智能机器人技术的快速发展，无人机、无人车等自主系统在物流配送、安防巡逻、灾害救援等场景中的应用日益广泛。然而，系统故障或恶意攻击导致的机器人失控事件也频繁发生，对公共安全构成严重威胁。例如：

• 2021年某国际机场曾因失控无人机入侵导致航班大面积延误
• 工业园区的自动导引车(AGV)失控可能引发连锁碰撞事故
• 边境巡逻无人机被劫持后可能成为安全隐患

传统单机拦截方案在这种多目标场景下往往捉襟见肘，而集中式控制系统又存在单点故障风险。因此，研究去中心化的多智能体协同拦截算法具有重要的现实意义。

1.2 核心挑战与技术难点

多追捕者-多逃逸者（M-Pursuers vs N-Evaders）问题相比经典的单对单场景，面临三个维度的复杂度跃升：

1. 组合爆炸问题：追捕者与逃逸者的可能配对方式呈组合级增长，最优任务分配属于NP难问题
2. 动态环境适应：逃逸者的运动策略未知且可能实时变化，要求算法具备在线学习能力
3. 通信约束：实际应用中无法保证全局通信，需在局部信息共享条件下实现协同

我们团队通过长期研究发现，解决这些难点的关键在于建立合理的责任分配机制和分布式决策框架。下面将详细介绍我们的技术方案。

2. 算法架构设计

2.1 整体框架

我们的拦截算法采用"全局策略指导-分布式执行"的双层架构（如图1所示），这种设计借鉴了人类特警队的作战模式——指挥中心制定整体围捕策略，各小队根据现场情况灵活执行。

code复制[图示：算法架构框图]
上层 - 全局策略层：
   输入：环境信息、所有智能体状态
   输出：区域划分策略、追捕优先级
下层 - 分布式执行层：
   输入：局部感知数据、邻居通信
   输出：个体控制指令

2.2 核心创新点

相比传统方法，我们的算法实现了