随着航空航天事业的高速发展,越来越多的飞行器采用群体或多体协同的方式执行任务,呈现出典型的多智能体特征,适于使用多智能体理论对其进行分析和建模,对分布式自主决策技术的需求日益突出。飞行器自主规避是确保其安全性最直接有效的方法,但是当前对相关技术的研究多是基于静态全局规划算法,难以满足动态场景中多实体间实时协同需求。为了解决多实体协同规避问题,本文引用多智能体系统思想对其进行规避任务决策技术研究。多智能体系统有着自主、高效和可扩展的优点,本文将其与强化学习技术相结合,用以设计飞行器决策算法。本文以航天器反拦截、无人机避碰和空间机械臂轨迹规划等典型任务为研究背景,对多智能体自主规避任务决策问题进行研究,结合真实约束条件,实现智能体的实时决策。本文取得主要研究成果如下:在运动分析基础上给出智能体与环境交互的数学模型。针对多智能体系统规避决策问题,建立部分可观马尔科夫决策模型,考虑部分可观的约束条件,结合博弈理论研究了多智能体马尔科夫博弈问题,分析常规回报函数的设计方法,并给出了求解序列决策的三种典型方式。在多智能体强化学习方面,分析了航天器规避机动场景和空间机械臂捕捉场景的决策流程;将策略梯度方法向多智能体系统进行改进研究;提出一种基于策略协调和信度分配的Actor-Critic强化学习方法,用于解决全局可观条件下决策器的训练和策略提升问题,并给出相关收敛性分析;根据任务需求设计各关键环节的神经网络结构和算法流程。分别在航天器反拦截和空间机械臂避障规划等多种任务场景中进行了强化学习训练,通过对累积回报值和成功率的结果对比分析验证了所提方法的正确性和有效性。在强化学习算法应用方面,分析典型任务场景对决策效率的约束情况;针对问题场景设计了进行任务决策的神经网络结构,并对其不同部分设计压缩方法;在神经网络权值聚类和量化的基础上,提出一种自适应分层重构剪枝方法,该方法以重训练的方式对目标神经网络进行动态剪枝和压缩,用于提高决策器运行速度,并压缩其存储空间;对部分可观条件下的任务场景进行强化学习系统设计,详细给出了回报函数的设计方法。分别在有限空域大量无人机场景和多航天器反拦截场景对提出方法进行仿真验证,从决策运行速度、累计回报值和成功率等方面对算法性能进行分析和讨论,并验证了所提强化学习方法对实体数量可变环境的适应性。在任务环境稀疏奖励问题上,对任务场景约束和常规强化学习算法局限性进行分析,设计了案例评价机制;提出逆值法强化学习算法,解决了奖励延迟分配和无奖励引导系统学习效率低的问题;基于马尔科夫博弈理论设计了自学习系统,并结合启发式搜索思想分析了所提算法的收敛性;分析了有扰动状态输入情况,并设计了用于对比分析的有限状态机;分析了算法优势和改进方向。在仿真验证中与前文章节训练所得决策器进行了对比分析,验证了所提算法的正确性和相关性能优势。本文对多智能体决策技术进行探索,研究了信度分配、策略协调、执行提速和稀疏奖励等重要方向,提高了航空航天硬件设备在执行任务中的存活率,所得研究成果对航空航天安全保障技术的发展具有一定的参考价值。