本研究探讨了应用先进机器学习技术——包括强化学习、图神经网络和多智能体仿真——来预测无人机蜂群轨迹并优化防御拦截策略。无人机蜂群是对美国空军基地、海军舰队和前沿作战设施构成的最快速演进且具有重要战略意义的威胁之一。本研究通过对已验证的中国、美国、俄罗斯和伊朗现实世界演示的蜂群机动进行建模，证明了预测性人工智能系统能够可靠地预测蜂群行为，并显著提高拦截成功率。该研究引入了一种集成架构，该架构结合了多传感器融合、分布式蜂群预测、强化学习决策引擎，以及涉及电子战、定向能武器和动能拦截器的分层防御策略。结果表明，在预测涌现的蜂群行为以及在资源和时间限制下确定最优防御响应方面，基于强化学习的模型优于传统的长短期记忆网络和图神经网络方法。这项工作为人工智能赋能的"反蜂群"系统提供了一个技术严谨且与作战相关的基础，符合包括"联合全域指挥与控制"、自主系统整合和"反无人机系统"韧性在内的多项国防部门现代化倡议。