1）博弈模型构建：基于低空多飞行器交互场景（如空域竞争、协同避障），设计智能飞行博弈模型，定义博弈主体、策略空间及收益函数。​
2）算法开发与优化：开发智能飞行博弈算法（如强化学习、纳什均衡求解），结合实际场景优化算法性能，实现动态策略决策。​
仿真与验证：搭建低空飞行博弈仿真环境，模拟不同场景下的博弈过程，验证算法有效性并输出分析报告。​
3）跨领域协作：协同算法、软件开发、空域管理团队，推动博弈模型与算法在低空交通管理、无人机集群作业等场景的落地应用。​
4）技术研究与创新：跟踪博弈论、智能决策前沿技术，探索新技术在低空飞行领域的应用可能性，提升系统竞争力。

岗位要求：

1）硕士及以上学历，控制科学与工程、计算机科学、数学、航空航天等相关专业。​
2）精通集群控制、协同控制，熟悉强化学习、多智能体系统等算法，有博弈模型开发经验者优先；具备扎实的 Python/C++ 编程能力，熟练使用仿真工具（MATLAB、GAMES Lab、AnyLogic）及机器学习框架（PyTorch、TensorFlow）。​
3）了解低空飞行规则、无人机系统架构，熟悉低空交通管理业务流程。
逻辑思维严密，具备较强的数学建模与问题解决能力，良好的团队协作和跨领域沟通能力。