En este artículo, se establece un modelo para decisiones de maniobra en combate aéreo basado en información de situación de posición, el rendimiento del luchador, la amenaza de intención de combate y el efecto de colaboración de múltiples luchadores. Además, se propone un algoritmo de decisión de juego de dos capas basado en la estrategia de búsqueda de Monte Carlo distribuida de árbol de juego doble, y se adoptan las reglas de números de intervalo y reglas de comparación de grado de posibilidad para resolver el método diseñado. Los resultados del experimento muestran que el modelo y el algoritmo son efectivos en su propósito previsto. La toma de decisiones de juego de dos capas y el MCTS de árbol de juego doble distribuido pueden reducir el enorme espacio de estrategia del árbol de juego y identificar rápidamente el esquema óptimo de decisión de juego de combate aéreo, lo que mejora la eficiencia de las búsquedas de estrategia. A través de experimentos comparativos, se encontró que el algoritmo propuesto puede mejorar el rendimiento del combate aéreo.