随着无人机集群技术和人工智能理论的发展,无人机集群智能化作战将成为未来的重要作战模式。如何实现无人机集群的智能化以及如何以集群对抗的方式有效应对来袭的无人机集群,是目前亟需研究和解决的问题。针对以上问题,本文基于多智能体强化学习理论开展无人机集群对抗任务的研究,通过无人机对抗任务分析、无人机运动和对抗建模、无人机对抗仿真实验等方法,实现了无人机集群智能对抗。在此基础上,本文又提出了基于规则约束的无人机对抗方法和目标分配耦合多智能体强化学习方法,有效提升无人机集群整体的合作与对抗能力。本文的主要研究内容包括:1、本文对无人机的运动和对抗过程建模,构建了无人机集群智能对抗仿真环境,并基于MADDPG、M3DDPG、MATD3算法训练出了具有一定对抗能力的无人机智能体,能够应对敌方无人机集群的攻击。针对无人机智能体在运动过程中存在互相碰撞的问题,我们通过为无人机智能体设计合理的奖励函数,有效解决无人机的碰撞问题。经过训练后,无人机整体对抗胜率得到了一定提升。2、针对难以设计合适的奖励函数解决无人机智能体在对抗中存在速度控制不准、攻击角选择不好等问题,本文通过借鉴人类空战经验,提出了一种基于规则约束的无人机对抗方法（RC-MADDPG）。我们为无人机智能体制定了速度控制规则和航向控制规则,将其与MADDPG算法进行结合,实现对智能体选择的动作产生约束。实验结果表明该方法能够有效提升无人机集群的对抗能力。3、针对无人机智能体在对抗过程中,面对众多的目标难以进行合理选择的问题,本文根据无人机智能体具有自主学习的特点,提出一种基于目标分配的无人机对抗方法（TA-RCMADDPG）。该方法首先基于拍卖算法建立n对n型和n对m型目标分配模型,然后利用无人机智能体在接收奖励信息过程中产生的时间差,将目标分配模型嵌入智能体的奖励函数,完成无人机的目标分配。通过训练后,实验结果表明该方法能够令无人机智能体实现自主目标分配,从而提升无人机的合作能力和集群的对抗能力。通过实验验证,本文提出的基于规则约束的无人机对抗方法和基于目标分配的无人机对抗方法,能有效提升无人机的合作能力和集群对抗能力,为实现无人机集群智能对抗提供了新的途径。