Este artículo combina la teoría de juegos de matriz con la teoría de negociación y utiliza la solución U para estudiar el marco del combate aéreo consultivo de un grupo de UAV. Los procesos para determinar la estrategia óptima en este artículo siguen tres puntos: primero, los UAV se agrupan en flotas; segundo, se calcula la mejor combinación para las operaciones conjuntas de los miembros de la flota con los miembros enemigos de la flota; en tercer lugar, se llevan a cabo consultas dentro de la flota para discutir los problemas de táctica óptima, roles de principal/asistente y evaluación situacional dentro de la flota. Para mejorar la eficiencia computacional del marco, este artículo explora el uso del procesador gráfico NVIDIA programado a través de la herramienta mixta MATLAB C++/CUDA para acelerar los cálculos de las ecuaciones de movimiento de vehículos aéreos no tripulados, la predicción de valores de superioridad y valores U, cálculos de consulta, la evaluación de la evaluación situacional y las estrategias óptimas. La evaluación de la efectividad de GPGPU y CPU se puede observar en los resultados de la simulación. Cuando el número de combates aéreos en equipo es pequeño, la CPU sola tiene mejor eficiencia; sin embargo, cuando el número de grupos de combate aéreo supera los 6 a 6, la arquitectura presentada en este artículo puede proporcionar mayores mejoras de rendimiento y funcionar más rápido que el código optimizado solo para CPU.