摘要
本发明涉及一种基于动态优先级调度的多智能体协作通信方法,通过优先级预测与分布式拍卖确定初始优先级,再基于依赖冲突进行局部优化,并针对微小依赖变化进行实时调整,实现动态的优先级分配;进而智能体按照优先级顺序进行顺序决策,并利用自回归动作解码器进行动作推断,其中结合消息生成网络和消息重建网络,优化智能体间的信息传递,并采用各模块集中训练方式提升整体性能;设计改善了多智能体通信中固定优先级顺序的局限性、缺乏动态调整以及协调困难的问题,提高了多智能体系统在动态环境下的适应性和灵活性,并且提升了智能体间信息传递和决策过程的效率,从而最终提高多智能体环境中的协作效率和决策能力,实现多智能体的高效协同。
技术关键词
协作通信方法
消息
策略
解码器
编码器
动态
拍卖方法
决策
训练神经网络
智能体系统
梯度下降算法
生成动作
参数
游戏
指数
因子
周期
广义
依序
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