一种基于注意力机制的多智能体路径规划方法

本发明属于路径规划技术领域，具体提供了一种基于注意力机制的多智能体路径规划方法，包括以下步骤：S1:选取路径规划训练数据，构建训练集；S2:利用注意力机制分别设计编码器与解码器，构建基于编码器‑解码器结构的路径规划模型；S3:设计基于回滚基准的强化学习框架，构建面向多智能体任务的奖励函数；S4:将S1所得到的数据集输入S2所构建的路径规划模型，使用S3所设计的强化学习框架对路径规划模型进行训练，将训练好的模型应用于多智能体自主路径规划。本发明利用编码器获得节点高维特征表示，利用解码器计算概率分布，并采用结合回滚基准的强化学习框架对模型进行训练，降低了多智能体路径规划成本，提升了路径规划质量。