Can chess-style strategic planning revolutionize high-speed engagement?

受人工智能在复杂棋类博弈中取得辉煌成就的启发, 本文提出了一种新颖的博弈论框架, 旨在优化高速飞行器追逃博弈场景下的机动决策。首先, 将高速飞行器与防御体系交战过程建模为一类复杂博弈问题, 因其具有高动态性、决策窗口高度压缩及系统状态部分可观测的核心特征, 由此引发与围棋等复杂策略类博弈深度相仿的计算挑战。其次,为克服现有方法局限性, 我们创新性地将蒙特卡洛树搜索算法拓展应用于这一连续域中。文中阐述了关键结构性创新, 使蒙特卡洛树搜索算法能够处理高速飞行器特有的运动学特性及拦截弹约束, 从而构建了一个实现 “自主探测-在线搜索-最优执行” 的规避框架。此外, 本文介绍了蒙特卡洛树搜索算法相较于其他方法的显著优势, 特别是在动态场景适应性、实时决策能力及可解释性方面。综上, 本观点文章明确提出, 蒙特卡洛树搜索算法是推动高速博弈对抗中自主决策技术发展的一条科学且极具应用前景的技术路径。