随着人工智能技术在复杂对抗场景中的深入应用，多智能体强化学习为进一步提升智能辅助决策系统的决策能力提供了创新范式。在智能辅助决策系统中，多智能体强化学习能够基于实时态势感知与分布式架构，通过融合主被动传感器信息，结合对抗学习与群体智能优化范式，实现多智能体协同的高效策略生成与动态响应。通过融合多模态战场信息改进算法，增强动态编队重构能力，进一步应对态势不确定性，实现对抗单元精准协同与策略效能最大化。多智能体强化学习技术不仅能够解决多个体协作与竞争的动态平衡难题，还能通过元学习等技术提升复杂任务迁移效率，通过分层强化学习实现策略-执行的高效协调，通过生成对抗强化学习等手段，进一步增强对复杂系统和环境的抗干扰能力，显著提升智能辅助决策系统的鲁棒性与适应性，为复杂场景下的高效决策与跨域协同提供关键技术支撑。
专题主编
杨清宇，教授，博导，西安交通大学自动化学院院长，《控制理论与应用》《海军航空大学学报》编委。陕西省“特支计划”科技创新领军人才，陕西省仪器仪表学会理事长，中国自动化学会系统仿真专业委员会副主任委员，陕西省自动化学会理事，陕西省自动化学会过程控制与仪表装置委员会副主任委员，西安自动化学会副理事长，西安市新型智慧城市建设专家咨询委员会专家，中国航天科工集团智慧物联网协同创新中心学术委员会委员。主要从事航空发动机网络化系统鲁棒控制、故障诊断与智能运维、智能优化与智能决策、信息物理融合能源系统优化与安全等研究。主持中央军委装备发展部国防项目、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等重要科研项目30余项。以第一完成人，获陕西省自然科学奖二等奖1项、陕西高等学校科学技术一等奖2项。
专题编委（按姓氏音序）
安 豆 教授（西安交通大学）
蔡文郁 教授（杭州电子科技大学）
陈 鑫 副教授（南京林业大学）
陈晋鹏 副教授（北京邮电大学）
陈龙胜 副教授（南昌航空大学）
付金宇 副研究员（哈尔滨工程大学）
寇昆湖 （海军航空大学）
柳 春 副教授（上海大学）
马 松 研究员（大连理工大学）
冉光滔 副研究员（哈尔滨工业大学）
唐 晓 研究员（西安交通大学）
王海滨 副教授（哈尔滨理工大学）
王旭刚 研究员（南京理工大学）
吴振华 副教授（安徽大学）
吴修振 （海军航空大学）
张程伟 副教授（大连海事大学 ）
朱建清 教授（华侨大学）
征文范围（包括但不限于）
1. 基于博弈论的对抗策略优化与多智能体协同决策
2. 分布式多智能体强化学习中的通信受限博弈建模
3. 多智能体深度强化学习在动态对抗环境中的博弈研究
4. 异构无人系统协同博弈中的策略冲突与协调机制
5. 对抗场景下多智能体强化学习算法的探索与利用平衡方法
6. 基于注意力机制的多智能体状态同步与策略协调研究
7. 多智能体协同博弈中的资源博弈分配与动态优化
8. 动态开放环境下多智能体系统的对抗性联盟形成方法
9. 基于对抗训练的无人集群鲁棒性对抗策略
10. 大规模对抗中基于多智能体强化学习的分布式任务分配
11. 对抗环境中多智能体协同控制的通信容错与重构策略
12. 多智能体强化学习在跨域协同控制中的应用与验证
13. 动态博弈场景下多智能体协同编队的拓扑重构方法
14. 基于对抗博弈的多智能体环境感知与决策不确定性量化
15. 多智能体强化学习驱动的分布式资源竞争与冲突消解
16. 对抗环境下多智能体协同路径规划的避障与动态博弈
17. 基于元学习的多智能体对抗环境快速适应与策略迁移
18. 多智能体博弈论约束下的多目标强化学习优化框架
19. 智能博弈对抗与多智能体协同的分布式无人集群验证平台
20. 动态快变环境下基于在线强化学习的雷达有源干扰对抗策略
21. 符合主题的其他方向
论文提交截止时间：2026年01月31日
相关要求
1.文稿要求主题突出，观点鲜明；数据（资料）可靠，论据充足（清楚地阐明过程和方法）；层次清晰，逻辑严密，文字简练。
2.投稿网站：http://hjhyxb.ijournals.cn，投稿时请在栏目下拉框中选择该专题。
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主管 | 海军航空大学政治工作部
主办 | 教研保障中心新闻文化室
监制 | 李高健
编审 | 徐 勇 朱晋荣
编辑 | 宫俪铭 王 钿
作者 | 邵仁 赵新新 刘静坤 魏泽
校对 | 晏辉明
邮箱 | haijunhangda@vip.163.com
电话 | 0461-935267（军线）
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