第96章 群星盾的生死时速与蜂群天劫 下

“群狼算法”

组（李思远+于曼丽+AI团队）：

“头蜂”

智能升级：强化“头蜂”

的算力和态势感知能力，使其能快速解算局部战场态势。

“群狼撕咬”

算法：

目标分配：基于目标威胁值（距离、速度、指向）、集群位置、燃料存量，动态优化分配。

算法核心：分布式拍卖机制+势场导向。

协同路径：引入改进型蜂群优化（PSO）算法，规避碰撞（自蜂间+与目标），形成包围、驱赶、围歼等战术队形。

难点：超高速相对运动下的实时避障！

“狼性”

策略：模拟狼群捕猎的“消耗战”

策略——部分“清道夫蜂”

进行佯动驱赶，迫使目标消耗机动燃料或进入伏击圈，再由埋伏单元给予致命撞击。

超大规模仿真：在“蜂群意志”

超算上构建数字太空战场，模拟红方（100架清道夫蜂10个集群）vs蓝方（300颗模拟“群鸦”

）的对抗。

初期，红方如同无头苍蝇，自相碰撞、追击效率低下。

于曼丽将飞行员空战经验和“摘星”

操控直觉融入算法调整，李思远团队则进行了上万次参数优化和机器学习训练。

最终，在数字战场中，红方集群展现出高效的猎杀能力，交换比从1:1提升至1:3（损失1架换3颗目标）！

碎片控制组（空间碎片专家+“清洁蜂”

团队）：

撞击试验：在大型真空罐中，用高速弹射的“清道夫蜂”

模型撞击模拟卫星（不同材质、结构）。

收集碎片数据，优化撞击策略（角度、部位）以减少大碎片产生。

“清洁蜂”

实战化：设计可重复使用的“清洁蜂”

，装备机械臂、吸附装置、大容量“垃圾袋”

（可充气收纳舱）和更强离轨动力。

演练捕获、封装、拖离残骸流程。

历经一年半近乎疯狂的攻关，“群星盾”

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