当一群椋鸟遭遇猛禽袭击时，为何能在0.1秒内同步转向形成防御阵型？当狼群围猎时，如何通过分工协作弥补个体速度不足？这些自然界的“群体智慧”，正为无人机协同作战、机器人反恐等人工系统提供全新策略。近日，我国科研团队在《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》发表综述，首次从博弈角度系统解析了群体追逃行为的底层机制，提出“能力差异分类框架”，为多智能体系统突破协作瓶颈提供了理论支撑。

生物追逃的“三大战术手册”

论文指出，生物群体在亿万年进化中形成了高效追逃策略。鱼类捕食者采用“间歇式追击”——爆发冲刺后短暂滑行调整方向，既能节省能量又能持续锁定猎物；而被捕食的沙丁鱼群则通过“球形防御”阵型，让捕食者难以锁定单个目标，这种“迷惑效应”可使攻击成功率降低60%。

更精妙的是鸟类的“CATD追击法”：当捕食者锁定移动猎物时，不会直接冲向目标当前位置，而是调整飞行角度，使视线与猎物保持固定方向，如同用“无形瞄准镜”持续锁定。这种策略已被应用于导弹制导系统，使拦截成功率提升40%。

人工系统的“追逃博弈”：三类场景决定策略

研究团队将人工系统的追逃问题分为三类，针对性破解协作难题：

• 强者追弱者：如高速无人机追捕地面目标。此时需解决“资源浪费”问题，通过Voronoi图算法划分追捕区域，确保每个无人机负责特定扇区，避免重复搜索。实验显示，该方法比随机搜索效率提升3倍。
• 弱者围强者：如多台慢速机器人围堵高速入侵者。关键在于“动态包围”，模仿海豚“横队推进”战术，通过实时调整阵型压缩逃生空间。当追捕者数量达到速度比的3倍时，可实现100%围堵成功率。
• 势均力敌对抗：如机器人足球比赛。此时“策略进化”至关重要，通过多智能体强化学习，系统可自主演化出“声东击西”等战术，决策响应速度比传统算法快200毫秒。

现实挑战：从“模拟自然”到“超越自然”

尽管人工系统已能模仿部分生物策略，但仍面临三大核心挑战。环境不确定性方面，地形、电磁干扰等因素会导致无人机速度波动，现有算法难以实时调整。异构协作方面，无人机与地面机器人的通信延迟可能使包围圈出现漏洞。网络安全风险更不容忽视，敌方可能通过伪造位置信息，误导追捕者形成“假包围”。

研究团队提出三大突破方向：开发“环境感知-决策-行动”闭环模型，让智能体像鱼类一样通过局部信息推断全局环境；设计能量自适应算法，模仿狼群根据体力分配追捕任务；构建抗欺骗通信协议，确保策略执行的可靠性。

这项研究为群体智能的工程化应用提供了新视角——未来，当无人机群像鸟群一样灵活避障，救援机器人像蚁群一样协同作业时，或许我们会发现，最先进的人工系统，往往藏在最原始的自然智慧里。

来源: 信息与电子工程前沿FITEE