IEEE TNNLS，基于局部信息聚合的多智能体强化学习：机器人群动态任务分配

Logiccccccccc

36人浏览 · 2026-08-27 15:09:58

Logiccccccccc · 2026-08-27 15:09:58 发布

1.摘要

动态环境中的机器人群需要在任务位置、任务需求和通信关系持续变化时完成协同分配，论文将问题建模为去中心化部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP），提出局部信息聚合多智能体深度确定性策略梯度算法（LIA-MADDPG）。集中训练阶段，LIA模块只聚合与当前机器人空间邻近或动作同步的机器人信息，降低全局联合状态造成的维度爆炸；分布式执行阶段，策略改进机制根据任务容量和邻居冲突程度动态修正动作。

2.研究背景与问题

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