一种基于角色分配的大规模多智能体协同控制方法

本申请涉及一种基于角色分配的大规模多智能体协同控制方法、装置和计算机设备。所述方法包括：基于各智能体在指定环境中探索，收集每个智能体与环境交互的至少一条轨迹数据，并将各智能体对应的轨迹数据存入经验回放池；分别针对指定环境中的各智能体，执行步骤S2‑1到步骤S2‑6，获得各智能体的个体动作价值，基于全部智能体的个体动作价值使用QMIX网络生成联合动作价值；基于联合动作价值通过Q‑learning算法更新各智能体的个体动作价值。采用本方法能够提升多智能体协同控制的精度和稳定性，还为大规模智能体协作系统提供了一个高效、可靠的解决方案，能够显著提升系统的整体性能和适应复杂任务的能力。