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| 为应对多星环境中复杂多约束条件下的任务分配场景，提出一种多星自主决策观测任务分配算法，该算法采用基于集中式训练、分布式执行的多智能体深度强化学习算法。通过这种方式训练后的卫星智能体，即使在没有中心决策节点或通信受限的情况下，仍具有一定的自主协同能力及独立实现多星观测任务的高效分配能力。 |
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(1.Shanghai Satellite Engineering Institute，Shanghai 201109，China;2.Shanghai Academy of Spaceflight Technology，Shanghai 201109，China)
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