一种基于并行计算与强化学习的多智能体路径规划方法及系统

本发明公开了一种基于并行计算与强化学习的多智能体路径规划方法及系统，方法应用于多个智能体在目标区域的路径规划过程中，包括：确定目标区域的数字化地图，对数字化地图中的每一位置点进行坐标转换处理，得到目标区域的坐标矩阵；基于目标区域的环境数据，确定目标区域的非可行区域；根据坐标矩阵和非可行区域，确定目标区域的所有的可行路径数据；基于强化学习算法构建卷积神经网络路径寻优模型，将所有可行路径数据输入至卷积神经网络路径寻优模型中，得到每一智能体的目标最优路径，执行由每一目标最优路径生成的路径规划方案。本发明实施例提供的方法，通过优化多智能体的路径规划，减少计算量，提高了规划效率。