当一群狼围猎麋鹿时，它们如何分工协作形成包围圈？当鱼群遭遇鲨鱼袭击，为何能瞬间散开又重组防御？这些自然界的“追逃博弈”，正为无人机协同作战、机器人搜救等人工系统提供全新解题思路。近日，我国科研团队在《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》发表综述，系统梳理了群体智能中的追逃问题（pursuit-evasion problem），首次提出“能力差异分类框架”，为多智能体系统的协作策略设计提供了理论基础。

自然界的“追逃大师”：3大策略启发人工系统
论文指出，生物群体的追逃行为蕴含着精妙的协作逻辑。以狼群狩猎为例，它们会通过“间歇性追击”策略——短时间爆发冲刺与调整方向交替进行，既节省能量又能锁定猎物。而鱼群面对捕食者时，会迅速切换“球形防御”“闪电扩散”等阵型，利用“稀释效应”（个体被攻击概率降至1/N，N为群体数量）和“迷惑效应”（快速移动让捕食者难以锁定单个目标）提高生存概率。

这些生物策略为人工系统提供了直接灵感。例如，研究人员模仿鸟群飞行的Boids模型，设计出机器人的“分离-对齐-内聚”三规则：个体保持安全距离（分离）、与邻居速度同步（对齐）、向群体中心靠拢（内聚）。这种简单规则能让数十架无人机像鸟群一样灵活避障，已应用于灾区通信中继任务。

人工系统的“能力博弈”：3类场景决定策略
研究团队将人工系统的追逃问题分为三类，针对性提出解决方案：

强追逃者VS弱逃避者：如速度占优的无人机追捕地面机器人。此时需优化“围猎效率”，通过Voronoi图划分区域，确保每个追捕者负责特定范围，避免重复搜索。
弱追逃者VS强逃避者：如慢速机器人围捕高速目标。关键在于“协作围堵”，借鉴海豚“横队推进”战术，通过多智能体形成动态包围圈，逐步缩小范围。
能力均等场景：如棋类博弈或机器人足球。此时“策略灵活性”至关重要，需结合强化学习（如多智能体深度确定性策略梯度算法）让系统自主进化出最优策略。
论文特别强调，生物中的“能量对抗”模型可启发人工系统。例如，当弱逃避者能量总和超过追逃者时，可通过“反攻击策略”集体反击，这为无人机群防御敌方侦察机提供了新思路。

未来挑战：从“模拟自然”到“超越自然”
尽管人工系统已能模拟部分生物追逃行为，但仍面临三大瓶颈：

环境不确定性：真实场景中的地形、天气会影响智能体速度，现有算法难以实时调整。
异构系统协作：不同性能的机器人（如无人机与地面车）如何高效通信，仍是未解难题。
网络安全风险：敌方可能通过欺骗算法干扰追逃策略，如伪造虚假位置信息误导包围圈形成。
对此，研究团队建议未来聚焦三大方向：开发“环境特征预测算法”，让智能体通过局部感知推断全局环境；设计“动态任务分配机制”，实现异构群体的灵活分工；构建“抗欺骗通信协议”，确保策略执行的可靠性。

从自然界的生存智慧到人工系统的协同决策，群体智能的追逃研究正推动多机器人协作向更复杂场景迈进。或许未来某天，当灾难发生时，无人机群能像雁阵一样精准搜救，机器人团队能如蚁群般高效完成灾后重建——这一切，都始于对生物群体行为的深刻洞察。

来源: 信息与电子工程前沿FITEE