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在分布式模型预测控制（DMPC）方法框架下，提出了一种局部Nash最优的分布式搜索优化决策方法．设计了基于人工势场的协同机制，给出了势场的形成条件，在此基础上建立了多机协同的图论模型．引入局部Nash最优的定义，通过在连通分量的局部范围进行Nash最优迭代，降低了问题的求解维度．建立了以节点出度刻画UAV决策优先度的模型，根据决策偏序关系，提出了对称、主从、主从一对称3种决策形式，并给出了相应的Nash、Stackelberg和Nash—Stackelberg的博弈模型，理论推导了该方法的计算复杂度．采用