1.一种多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：进行多智能体追逃问题的建模
步骤1.1：构建博弈环境
1.1.1定义有界非封闭区域Ω
定义区域Ω，该区域Ω的边界上有nexp个出口，内部有nbar个静止障碍物，且各出口位置均不在各静止障碍物的影响范围内；nexp≥1，nbar≥1；
在区域Ω中或边界上任取一点为坐标原点，以水平向右方向为x轴正向，垂直x轴向上为y轴正向，建立全局坐标系为xOy；
1.1.2定义各智能体的参数
定义多个智能体，各智能体均在区域Ω中或边界上，追捕过程中每个智能体知道各出口、静止障碍物以及每个智能体在全局坐标系xOy下的位置信息；
将智能体划分为追捕者和逃跑者两种类型，其中追捕者数量为N，逃跑者数量为M，各逃跑者的初始位置到任一出口的距离均大于逃逸距离re；N≥1，M≥1，re根据实际需求设置；
追捕者的最大运动速率大于等于逃跑者的最大运动速率；
步骤1.2：设置判决方式
判决方式如下：
当某一逃跑者距离任意追捕者的距离dij均小于捕获距离dmin，或者该逃跑者与区域Ω的边界发生碰撞时，视为对该逃跑者捕获成功；dmin根据实际需求设置；
当某一逃跑者到达或穿过区域Ω的任意一个出口时，视为该逃跑者逃逸成功；
若区域Ω中各逃跑者不是被成功捕获，就是已经成功逃逸，则视为追逃博弈结束；
步骤1.3：设置逃跑者策略
逃跑者策略如下：
1)逃跑者能够识别并规避障碍物；
2)逃跑者应尽可能地逃避追捕者的围捕；
3)在实现上述两个要求的基础上，逃跑者应尽可能地向出口运动以实现逃逸；
步骤2：生成围捕策略
步骤2.1：围捕任务分配
将区域中各个智能体在全局坐标系xOy中的位置坐标作为Voronoi图的母点，生成各智能体的Voronoi单元，对于某一追捕者pi，
若其邻近Voronoi单元中存在逃跑者，则当中距离该追捕者最近的逃跑者即为围捕目标；
若其邻近Voronoi单元中不存在逃跑者，追捕者pi将区域Ω中距离自身最近的逃跑者作为围捕目标；
步骤2.2：确定围捕目标点
计算追捕者pi对围捕目标ej拦截系数fij，
当fij≥0时，追捕者pi的目标点为距围捕目标ej最近的出口所在位置；
当fij＜0时，追捕者pi的目标点通过Voronoi分区的方法确定；
步骤2.3：确定追捕者的行进方向和行进速率
步骤2.4：追逃博弈
各追捕者在其行进方向上移动一个时间单位，得到下一时刻的位置坐标，返回步骤
2.1，直至根据步骤1.2的判决方式判断追逃博弈结束。
2.根据权利要求1所述的多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特征在于：步骤2.2中根据下式计算追捕者pi对围捕目标ej拦截系数
式中，k为距离当前围捕目标ej最近的出口的编号， 为追捕者pi到第k个出口的距离，为当前围捕目标ej到第k个出口的距离，vp，max为追捕者的最大运动速率，ve，max为逃跑者的最大运动速率。
3.根据权利要求2所述的多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特征在于：步骤2.2中通过Voronoi分区的方法确定目标点的方法具体为：若追捕者pi与围捕目标ej的Voronoi单元有交界，则追捕者pi的目标点为两者Voronoi单元交界的中点；若追捕者pi与围捕目标ej的Voronoi单元无交界，则追捕者pi的目标点为围捕目标ej的所在位置。
4.根据权利要求1所述的多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特征在于：步骤2.3中确定追捕者行进方向的方法为：计算追捕者pi受到引力与斥力的合力，合力方向即为追捕者pi的行进方向。
5.根据权利要求4所述的多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特征在于：
步骤2.3确定追捕者行进方向的方法具体为：
2.3.1计算追捕者pi所受到来自目标点的引力
Fatt(pi)＝ξρ(pi，qgoal)
式中，ξ为引力增益系数，ρ(pi，qgoal)为追捕者pi与其目标点之间的距离，该引力的方向由追捕者pi所处的位置指向目标点；
2.3.2计算追捕者pi所受到来自第w个障碍物的斥力
式中，η为斥力增益系数，ρw为第w个障碍物的影响半径， 为追捕者pi与第w个障碍物之间的距离，该斥力的方向由第w个障碍物的所在位置指向追捕者pi；
2.3.3计算追捕者pi受到引力与斥力的合力
式中，nbar为静止障碍物的数目，引力与斥力为矢量叠加，合力F(pi)的方向即为追捕者pi的行进方向。
6.根据权利要求1所述的多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特征在于：步骤2.3中设置各个追捕者均以最大运动速率行进。