提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。

本文提出的多无人机协同进攻智能规划方法基于深度强化学习（DRL），可以实现端到端的智能规划。具体的步骤如下：

1. 确定任务目标和环境，包括无人机数量、地形、目标位置、障碍物等。

2. 使用深度学习模型（如卷积神经网络）对无人机的传感器数据（如视觉、惯性测量单元数据）进行处理，得到无人机的状态信息。

3. 将多个无人机的状态信息输入到深度强化学习模型中，模型可以学习到无人机的行为策略。

4. 在学习过程中，每个无人机都可以采取不同的行动，包括移动、攻击等。深度强化学习模型可以根据无人机的行为和环境反馈的奖励信号来进行调整和优化。

5. 在模型训练完成后，可以将模型应用于实际的多无人机协同进攻任务中。

6. 在实际任务中，无人机可以根据模型输出的行动策略进行移动、攻击等操作，同时保持与其他无人机的协同作战。

通过以上步骤，可以实现端到端的多无人机协同进攻智能规划，提高作战效率和准确性。